基于双目视觉的三维重建算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.3 双目立体视觉技术 | 第10-12页 |
| 1.3.1 双目立体视觉简介 | 第10-11页 |
| 1.3.2 图像采集 | 第11页 |
| 1.3.3 摄像机的标定 | 第11页 |
| 1.3.4 图像预处理及特征点的提取 | 第11-12页 |
| 1.3.5 立体匹配 | 第12页 |
| 1.3.6 三维重建 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 摄像机标定技术的研究 | 第14-31页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 摄像机标定方法分类 | 第14-15页 |
| 2.3 摄像机标定模型 | 第15-20页 |
| 2.3.1 针孔成像模型 | 第15页 |
| 2.3.2 三大坐标系 | 第15-20页 |
| 2.4 摄像机标定方法 | 第20-25页 |
| 2.4.1 经典标定方法—张正友法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 改进的摄像机标定法 | 第21-25页 |
| 2.5 实验仿真及结果 | 第25-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 图像的预处理及特征点的检测 | 第31-43页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 四个阶段的图像预处理的流程 | 第31-36页 |
| 3.2.1 图像降噪 | 第32页 |
| 3.2.2 图像去噪 | 第32-33页 |
| 3.2.3 去除立体图对间亮度差异 | 第33-34页 |
| 3.2.4 图像锐化 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果仿真 | 第36-39页 |
| 3.4 图像特征点的检测 | 第39-41页 |
| 3.4.1 角点检测 | 第39-40页 |
| 3.4.2 多尺度Harris角点检测 | 第40-41页 |
| 3.5 角点检测实验仿真 | 第41-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 立体匹配方法的研究 | 第43-55页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 立体匹配的基本内容 | 第43-47页 |
| 4.2.1 匹配基元的选择 | 第44页 |
| 4.2.2 约束条件 | 第44页 |
| 4.2.3 相似性测度 | 第44-45页 |
| 4.2.4 立体匹配方法的分类 | 第45-47页 |
| 4.3 基于置信传播的立体匹配新方法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 置信传播算法介绍 | 第47-49页 |
| 4.3.2 改进的置信传播算法 | 第49-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 三维重建方法的研究 | 第55-66页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 三维重建常用方法 | 第55页 |
| 5.3 三维空间坐标信息的获取 | 第55-59页 |
| 5.3.1 空间点重建的简化 | 第56页 |
| 5.3.2 三维空间坐标获取 | 第56-59页 |
| 5.4 整体实验过程与分析 | 第59-65页 |
| 5.4.1 硬件构成和软件环境 | 第59-61页 |
| 5.4.2 图像采集 | 第61页 |
| 5.4.3 图像预处理和特征点提取 | 第61-63页 |
| 5.4.4 图像的立体匹配和三维重建 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
