| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1．1 引言 | 第8-10页 |
| 1．2 基于图像的三维模型恢复方法综述 | 第10-13页 |
| 1．2．1 方法分类 | 第10-11页 |
| 1．2．2 被动式方法介绍 | 第11-13页 |
| 1．3 本文工作和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 射影几何基本原理 | 第15-26页 |
| 2．1 射影几何基本概念 | 第15-20页 |
| 2．2 二维空间的层次结构 | 第20-22页 |
| 2．3 三维空间的层次结构 | 第22-26页 |
| 第三章 一种基于SFM的被动恢复方法 | 第26-47页 |
| 3．1 原理简介 | 第26-35页 |
| 3．1．1 摄像机模型 | 第26-27页 |
| 3．1．2 特征点提取与匹配 | 第27-30页 |
| 3．1．3 基本矩阵计算 | 第30-34页 |
| 3．1．4 摄影层重建 | 第34-35页 |
| 3．2 一种基于分水岭变换的RANSAC算法 | 第35-47页 |
| 3．2．1 RANSAC算法中随机选择7点匹配存在的问题 | 第35-36页 |
| 3．2．2 分水岭变换简介 | 第36-45页 |
| 3．2．3 基于分水岭变换的RANSAC算法 | 第45-47页 |
| 第四章 基于弱结构光照的主动恢复方法 | 第47-57页 |
| 4．1 原理介绍 | 第47-53页 |
| 4．1．1 摄像机定标 | 第49-50页 |
| 4．1．2 点光源定位 | 第50-51页 |
| 4．1．3 阴影平面和阴影时刻确定 | 第51-53页 |
| 4．2 实现与改进 | 第53-57页 |
| 4．2．1 框架流程 | 第53页 |
| 4．2．2 主要的类和算法简述 | 第53-54页 |
| 4．2．3 数据流图 | 第54-55页 |
| 4．2．4 算法实现的中间过程图像和最终的效果图像 | 第55-56页 |
| 4．2．5 算法分析和评价 | 第56-57页 |
| 第五章 图像校正和立体匹配 | 第57-75页 |
| 5．1 图像校正 | 第57-61页 |
| 5．1．1 平面坐标校正 | 第57页 |
| 5．1．2 极坐标校正 | 第57-60页 |
| 5．1．3 实现结果图像 | 第60-61页 |
| 5．2 立体匹配 | 第61-64页 |
| 5．2．1 概述 | 第61-62页 |
| 5．2．2 基于相关的立体匹配及其实现 | 第62-63页 |
| 5．2．3 实现结果图像 | 第63-64页 |
| 5．3 基于光流的立体匹配 | 第64-75页 |
| 5．3．1 光流方法概述 | 第64-65页 |
| 5．3．2 光流算法原理和存在的问题 | 第65-67页 |
| 5．3．3 改进光流算法 | 第67-70页 |
| 5．3．4 试验结果及其分析 | 第70-75页 |
| 第六章 结束语 | 第75-76页 |
| 附录A 基于SFM的三维恢复算法实现 | 第76-83页 |
| A．1 SFM类： | 第76-77页 |
| A．2 SFMFrame类： | 第77-78页 |
| A．3 SFMMatchList类 | 第78-82页 |
| A．4 SFMFundMatrix类： | 第82-83页 |
| 附录B 基于WSL的恢复算法中主要类定义 | 第83-91页 |
| B．1 ConfigFile类： | 第83-86页 |
| B．2 Camera类 | 第86-88页 |
| B．3 Lamp类 | 第88-89页 |
| B．4 Scanner类： | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 科研成果 | 第96页 |