由手提相机获得的序列图像进行三维重建
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·三维视觉的主要研究内容 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像对几何基础 | 第15-29页 |
| ·基础矩阵及其线性估计 | 第15-18页 |
| ·基础矩阵概述 | 第15-17页 |
| ·基础矩阵的线性估计 | 第17-18页 |
| ·基础矩阵的最优估计算法 | 第18-20页 |
| ·三维空间点的精确定位 | 第20-23页 |
| ·立体像对的校正算法 | 第23-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 立体像对的稠密匹配 | 第29-57页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·经典稠密匹配算法 | 第30-36页 |
| ·稠密匹配算法概述 | 第30-32页 |
| ·协同迭代稠密匹配算法 | 第32-36页 |
| ·基于图像划分的传播式稠密匹配算法 | 第36-45页 |
| ·种子点的鲁棒性两层匹配算法 | 第36-38页 |
| ·基于图像划分的传播式稠密匹配算法 | 第38-45页 |
| ·稠密匹配实验结果 | 第45-56页 |
| ·两层匹配算法 | 第45-49页 |
| ·基于图像划分的传播式算法 | 第49-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 分层化三维重建 | 第57-68页 |
| ·射影重建 | 第57-63页 |
| ·基于多视角几何关系的方法 | 第57-58页 |
| ·分解算法 | 第58-63页 |
| ·仿射重建 | 第63-64页 |
| ·欧氏重建 | 第64-65页 |
| ·相似性变换及模型整合 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 相机自定标技术 | 第68-76页 |
| ·相机模型 | 第68-69页 |
| ·视觉几何中的不变量 | 第69-70页 |
| ·相机自定标 | 第70-75页 |
| ·绝对二次曲面和Kruppa方程 | 第71-73页 |
| ·无穷远面的精确估计 | 第73-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第六章 集束调整 | 第76-86页 |
| ·数学模型及参数化 | 第77-79页 |
| ·代价函数及误差模型 | 第79-80页 |
| ·全局优化算法 | 第80-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第七章 重建算法应用实例 | 第86-93页 |
| ·重建算法总结 | 第86-87页 |
| ·VRML三维呈现 | 第87-89页 |
| ·实验结果 | 第89-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 结束语 | 第93-95页 |
| 论文总结 | 第93页 |
| 工作展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-104页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第104-105页 |
| 攻读博士期间参加的主要科研项目和获奖情况 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |
