| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·选题背景与课题研究意义 | 第8-9页 |
| ·三维人脸重建方法简介 | 第9-12页 |
| ·主动式方法 | 第10页 |
| ·被动式方法 | 第10-12页 |
| ·基于双目视觉的三维人脸重建概述 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·目前存在的问题 | 第15页 |
| ·论文主要研究内容与章节安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 双目相机标定及极线校正 | 第17-30页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·相机成像模型 | 第17-22页 |
| ·成像过程常用坐标系简介 | 第18-20页 |
| ·针孔成像模型 | 第20-22页 |
| ·双目相机标定技术 | 第22-26页 |
| ·相机标定 | 第22-23页 |
| ·张正友标定法 | 第23-26页 |
| ·极线校正 | 第26-29页 |
| ·对极几何理论 | 第26-27页 |
| ·基本矩阵 | 第27-28页 |
| ·极线校正 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于ALSC引导的区域立体匹配算法 | 第30-41页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·自适应最小二乘相关(ALSC)匹配算法简介 | 第30-31页 |
| ·一种改进的高斯加权ALSC匹配算法 | 第31-34页 |
| ·基于极线校正改进的ALSC匹配算法 | 第31-34页 |
| ·高斯加权ALSC匹配算法 | 第34页 |
| ·基于ALSC引导的区域增长法 | 第34-40页 |
| ·图像分割中的区域增长 | 第35-36页 |
| ·RANSAC算法简介 | 第36-38页 |
| ·基于ALSC引导的区域增长算法 | 第38-40页 |
| ·种子点求精策略 | 第38-39页 |
| ·区域增长准则 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 人脸三维模型重建 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·人脸三维点云重建 | 第41-43页 |
| ·人脸初始点云的平滑 | 第43-45页 |
| ·基于细分曲面的三维人脸表面重建方法 | 第45-54页 |
| ·人脸点云的三角化 | 第45-51页 |
| ·Delaunay三角剖分 | 第45-49页 |
| ·基于逐点插入法的人脸点云Delaunay三角剖分 | 第49-51页 |
| ·基于Loop细分的三维人脸建模方法 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·系统设计与实现 | 第55-56页 |
| ·系统软硬件平台搭建 | 第55-56页 |
| ·系统框架设计 | 第56页 |
| ·相机标定及极线校正 | 第56-58页 |
| ·立体匹配实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·人脸三维建模实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |