基于单张图像的三维重建研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第9页 |
| ·三维重建 | 第9-11页 |
| ·三维重建定义 | 第9-10页 |
| ·三维重建相关方法 | 第10-11页 |
| ·基于单张图像的三维重建 | 第11-12页 |
| ·相关工作 | 第12-13页 |
| ·本文工作 | 第13-14页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第14-21页 |
| ·图像分割 | 第14-16页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第14-15页 |
| ·基于区域的分割方法 | 第15页 |
| ·基于特征空间聚类的方法 | 第15-16页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第16页 |
| ·基于SFS的SEM图像三维重建 | 第16-18页 |
| ·SEM成像原理 | 第16-17页 |
| ·SFS技术原理 | 第17-18页 |
| ·基于单目三维重建的人脸识别 | 第18-20页 |
| ·人脸识别技术 | 第18-19页 |
| ·相关工作 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于K-Means的快速图像分割 | 第21-28页 |
| ·K-Means算法 | 第21-22页 |
| ·基于K-Means的快速图像分割 | 第22-25页 |
| ·图像金字塔 | 第23页 |
| ·直方图分析 | 第23-24页 |
| ·HSV空间内的聚类分析 | 第24页 |
| ·融合聚类结果与边缘信息 | 第24-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-27页 |
| ·BSDS数据库 | 第25-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于SEM图像的三维重建 | 第28-36页 |
| ·基于SEM图像的三维重建原理 | 第28-29页 |
| ·基于线性逼近法的SEM图像表面三维重建 | 第29-31页 |
| ·线性逼近法 | 第29-30页 |
| ·SEM成像条件下的线性逼近法 | 第30-31页 |
| ·与传统线性逼近法的比较 | 第31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-35页 |
| ·人工合成图片 | 第31-33页 |
| ·真实SEM图片 | 第33-34页 |
| ·实验分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于单目三维重建的人脸识别 | 第36-44页 |
| ·问题定义 | 第36页 |
| ·人脸三维重建与识别 | 第36-41页 |
| ·特征点检测 | 第37-39页 |
| ·三维人脸模型匹配 | 第39-40页 |
| ·SFS技术应用于人脸三维重建 | 第40页 |
| ·纹理映射 | 第40-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-43页 |
| ·通用人脸三维模型 | 第41页 |
| ·人脸重建结果 | 第41-42页 |
| ·人脸识别准确率 | 第42页 |
| ·实验分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第49-50页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
