| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 特征提取与匹配技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 三维重建技术优化方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 三维重建技结果评估方法研究现状 | 第15页 |
| 1.3 本论文研究内容与结构 | 第15-18页 |
| 第2章 三维重建技术模型建立与理论基础 | 第18-34页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 相机模型 | 第19-23页 |
| 2.2.1 坐标系 | 第19-21页 |
| 2.2.2 针孔相机模型 | 第21-23页 |
| 2.3 特征点提取与匹配 | 第23-27页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第23-27页 |
| 2.3.2 特征匹配 | 第27页 |
| 2.4 双目视觉 | 第27-33页 |
| 2.4.1 对极几何 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基础矩阵与本质矩阵 | 第29-30页 |
| 2.4.3 SFM算法 | 第30-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于光束法平差的非合作目标重建方法 | 第34-43页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 基于光束法平差的稀疏点云优化 | 第34-37页 |
| 3.2.1 光束法平差原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 光束法平差计算方法 | 第35-37页 |
| 3.3 稠密三维点云恢复 | 第37-42页 |
| 3.3.1 面片模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 光度差异函数 | 第38-39页 |
| 3.3.3 图片模型 | 第39页 |
| 3.3.4 面片的特征匹配 | 第39-41页 |
| 3.3.5 面片扩展 | 第41-42页 |
| 3.3.6 面片过滤 | 第42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 三维重建算法并行化设计 | 第43-54页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 异构并行计算平台 | 第43-47页 |
| 4.2.1 异构并行计算模型 | 第44-46页 |
| 4.2.2 异构并行计算优化准则 | 第46-47页 |
| 4.3 SIFT算法并行化处理 | 第47-52页 |
| 4.3.1 SIFT算法并行化原理 | 第47-48页 |
| 4.3.2 SIFT算法并行化实验 | 第48-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 空间非合作目标三维重建结果评价方法 | 第54-71页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 完整度评价方法 | 第54-55页 |
| 5.3 吻合度评价方法 | 第55-58页 |
| 5.4 仿真实验与分析 | 第58-70页 |
| 5.4.1 基于CPU端的三维重建结果评价实验 | 第59-64页 |
| 5.4.2 基于异构并行计算的三维重建结果评价实验 | 第64-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |