基于多视图的非增量式三维重建关键技术的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 图像配准 | 第16-19页 |
| 1.2.2 摄像机参数的恢复 | 第19-20页 |
| 1.3 基于多视图的非增量式三维重建的难点 | 第20-21页 |
| 1.4 本文研究内容及整体结构 | 第21-24页 |
| 第2章 基于多视图的非增量式三维重建理论基础 | 第24-39页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 摄像机模型及标定 | 第24-29页 |
| 2.2.1 摄像机模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 参考坐标系 | 第26-28页 |
| 2.2.3 摄像机标定 | 第28-29页 |
| 2.3 对极几何 | 第29-31页 |
| 2.3.1 本质矩阵 | 第30-31页 |
| 2.3.2 基础矩阵 | 第31页 |
| 2.4 基于多视图的非增量式三维重建 | 第31-38页 |
| 2.4.1 计算相对旋转矩阵与相对平移向量 | 第31-32页 |
| 2.4.2 全局旋转矩阵求解 | 第32-33页 |
| 2.4.3 全局平移向量求解 | 第33-35页 |
| 2.4.4 特征点跟踪 | 第35-36页 |
| 2.4.5 三角化 | 第36-37页 |
| 2.4.6 捆集调整 | 第37-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 特征提取与匹配 | 第39-50页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 SIFT算法的基本原理 | 第39-43页 |
| 3.2.1 构建尺度空间 | 第39-40页 |
| 3.2.2 特征点定位 | 第40-42页 |
| 3.2.3 特征描述符 | 第42页 |
| 3.2.4 特征向量匹配 | 第42-43页 |
| 3.3 改进的SIFT算法 | 第43-45页 |
| 3.3.1 改进的SIFT描述子 | 第43-44页 |
| 3.3.2 改进的SIFT匹配算法 | 第44-45页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于本质矩阵估计的图像配准方法 | 第50-60页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 RANSAC算法的基本原理 | 第50-53页 |
| 4.3 AC-RANSAC算法的基本原理 | 第53页 |
| 4.4 本质矩阵估计算法 | 第53-58页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 稠密重建和表面重建 | 第60-68页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 PMVS稠密重建 | 第60-63页 |
| 5.2.1 基础概念 | 第60-62页 |
| 5.2.2 面片重构 | 第62-63页 |
| 5.3 表面重建 | 第63-67页 |
| 5.3.1 网格化 | 第64-66页 |
| 5.3.2 纹理映射 | 第66-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 系统设计与实现 | 第68-77页 |
| 6.1 引言 | 第68页 |
| 6.2 系统的开发环境 | 第68-69页 |
| 6.3 系统模块设计 | 第69页 |
| 6.4 系统实现结果 | 第69-76页 |
| 6.5 本章小结 | 第76-77页 |
| 第7章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 7.1 总结 | 第77-78页 |
| 7.2 展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第84页 |
