| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·计算机视觉 | 第7页 |
| ·视觉运动分析 | 第7-10页 |
| ·基于光流场的SFM 算法 | 第8-9页 |
| ·基于特征的SFM 算法 | 第9-10页 |
| ·基于直线的视觉运动分析 | 第10-11页 |
| ·本论文研究的内容 | 第11-12页 |
| 第二章 平面直线的表示、提取及跟踪匹配 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·直线的2D 和3D 表示原则 | 第12-13页 |
| ·直线的2D 和3D 表示 | 第13-14页 |
| ·直线的2D 表示 | 第13页 |
| ·直线的3D 表示 | 第13-14页 |
| ·平面直线的提取 | 第14-16页 |
| ·Hough 变换 | 第14-15页 |
| ·Freeman 链码 | 第15-16页 |
| ·图像序列直线特征的跟踪匹配 | 第16-19页 |
| ·直线跟踪问题的转化 | 第16页 |
| ·基于卡尔曼滤波器和匹配相关算法的特征点跟踪 | 第16-19页 |
| ·实验与结果 | 第19-22页 |
| ·本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 直线光流刚体运动方程 | 第23-39页 |
| ·图像直线与空间直线的关系及直线光流场定义 | 第23-24页 |
| ·图像直线与空间直线的关系 | 第23页 |
| ·直线光流场定义 | 第23-24页 |
| ·基于直线光流的刚体旋转运动方程 | 第24-26页 |
| ·刚体的平移速度及结构重建 | 第26-27页 |
| ·摄像机焦距已知情况下重建刚体旋转运动的线性算法 | 第27页 |
| ·摄像机焦距未知情况下重建刚体旋转运动的线性算法 | 第27-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于直线光流和BP 神经网络重建刚体运动和结构 | 第39-52页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·BP 网络理论简介 | 第39-40页 |
| ·BP 网络神经元模型 | 第39-40页 |
| ·前馈型神经网络结构 | 第40页 |
| ·基于直线光流的BP 网络的刚体运动重建 | 第40-43页 |
| ·直线光流BP 网络模型 | 第40-41页 |
| ·直线光流BP 网络的设计 | 第41-42页 |
| ·直线光流BP 网络的训练 | 第42-43页 |
| ·实验与分析 | 第43-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·本文结论 | 第52页 |
| ·后续工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 附录 硕士期间发表论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |