摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-6页 |
目录 | 第6-8页 |
第1章 绪论 | 第8-12页 |
·论文研究背景和意义 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-10页 |
·本文主要工作与组织结构 | 第10-12页 |
·本文主要特色 | 第11页 |
·本文的组织结构 | 第11-12页 |
第2章 基于图像序列目标三维重建相关基础知识 | 第12-20页 |
·摄像机模型 | 第12-17页 |
·坐标系简介 | 第12-13页 |
·有限摄像机模型 | 第13-16页 |
·摄像机矩阵 | 第16-17页 |
·两视图几何 | 第17-19页 |
·对极几何 | 第17页 |
·基本矩阵 | 第17-18页 |
·本质矩阵 | 第18-19页 |
·本章小结 | 第19-20页 |
第3章 一种改进的SURF特征匹配方法 | 第20-30页 |
·特征点提取 | 第20-23页 |
·Harris算子 | 第20-21页 |
·SIFT算子 | 第21-22页 |
·SURF算子 | 第22-23页 |
·一种改进的SURF特征匹配方法 | 第23-27页 |
·NCC方法初始匹配 | 第24-25页 |
·RANSAC与最小二乘法精匹配 | 第25-27页 |
·实验结果 | 第27-28页 |
·本章小结 | 第28-30页 |
第4章 一种改进的目标提取与稠密匹配方法 | 第30-42页 |
·一种改进的基于GrabCut交互式图像目标提取方法 | 第30-33页 |
·GrabCut分割算法 | 第30-31页 |
·一种改进的基于GrabCut的图像分割方法 | 第31-33页 |
·稠密立体匹配 | 第33-35页 |
·稠密立体匹配方法的提出 | 第33-34页 |
·稠密匹配方法的研究现状 | 第34-35页 |
·一种改进的稠密立体匹配方法 | 第35-41页 |
·灰度共生矩阵 | 第35-37页 |
·图像纹理区域划分 | 第37-39页 |
·图像纹理丰富与纹理稀疏区域的匹配 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第5章 基于图像序列目标三维重建方法与系统设计 | 第42-62页 |
·摄像机运动参数估计 | 第42-45页 |
·基础矩阵的估计 | 第42-43页 |
·鲁棒算法估计运动参数 | 第43-45页 |
·三维重建 | 第45-49页 |
·三维点坐标计算 | 第45-47页 |
·稠密点云的网格化 | 第47-49页 |
·纹理映射 | 第49页 |
·基于图像序列目标三维重建的系统设计 | 第49-53页 |
·系统模块功能设计 | 第49-51页 |
·系统流程 | 第51-53页 |
·三维重建实验 | 第53-60页 |
·实验结果分析 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
·论文总结 | 第62页 |
·工作展望 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第68-69页 |
致谢 | 第69-70页 |