实时双目视觉三维重建技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 立体匹配 | 第12-13页 |
| 1.2.2 双目SLAM算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究的内容以及难点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 理论基础 | 第16-30页 |
| 2.1 空间变换 | 第16-23页 |
| 2.1.1 参考坐标系 | 第16页 |
| 2.1.2 坐标系旋转 | 第16-17页 |
| 2.1.3 旋转作用下固定点的坐标变换 | 第17-18页 |
| 2.1.4 刚体运动 | 第18-20页 |
| 2.1.5 旋转的表达 | 第20-23页 |
| 2.2 李群李代数 | 第23-29页 |
| 2.2.1 李群 | 第23页 |
| 2.2.2 李代数 | 第23-24页 |
| 2.2.3 李群与李代数的关系 | 第24-27页 |
| 2.2.4 李代数求导与扰动模型 | 第27-29页 |
| 2.3 总结 | 第29-30页 |
| 第三章 深度恢复 | 第30-52页 |
| 3.1 立体摄像机标定 | 第30-40页 |
| 3.1.1 摄像机模型 | 第30-33页 |
| 3.1.2 摄像机标定 | 第33-40页 |
| 3.2 立体匹配 | 第40-51页 |
| 3.2.1 各类立体匹配算法简介 | 第40-42页 |
| 3.2.2 基于卷积神经网络的立体匹配算法实例 | 第42-51页 |
| 3.3 总结 | 第51-52页 |
| 第四章 同时定位与建图 | 第52-71页 |
| 4.1 基于图优化的SLAM | 第52-61页 |
| 4.1.1 运动模型与观测模型 | 第53页 |
| 4.1.2 SLAM的贝叶斯模型 | 第53-55页 |
| 4.1.3 非线性最小二乘估计 | 第55-61页 |
| 4.2 立体视觉系统追踪定位优化算法实例 | 第61-70页 |
| 4.2.1 直接法的摄像机位姿优化 | 第62-67页 |
| 4.2.2 特征点法的摄像机位姿优化 | 第67-70页 |
| 4.3 总结 | 第70-71页 |
| 第五章 三维重建 | 第71-86页 |
| 5.1 追踪定位 | 第71-79页 |
| 5.1.1 路标创建 | 第72-74页 |
| 5.1.2 路标追踪 | 第74-76页 |
| 5.1.3 局部建图 | 第76-77页 |
| 5.1.4 实验比较 | 第77-79页 |
| 5.2 三维稠密地图 | 第79-85页 |
| 5.2.1 点云 | 第79-80页 |
| 5.2.2 连续的点云地图 | 第80-82页 |
| 5.2.3 3D占据地图 | 第82-85页 |
| 5.3 总结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-87页 |
| 6.1 总结 | 第86页 |
| 6.2 展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
