基于立体视觉的场景三维重建技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 计算机视觉 | 第9页 |
| 1.1.2 立体视觉三维重建 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 计算机视觉 | 第10-11页 |
| 1.2.2 立体视觉的场景三维重建 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 2 计算机视觉三维重建基础理论和技术 | 第13-25页 |
| 2.1 相机模型 | 第13-16页 |
| 2.1.1 坐标系 | 第13-15页 |
| 2.1.2 针孔成像模型 | 第15-16页 |
| 2.2 立体视觉的对极几何 | 第16-19页 |
| 2.2.1 基础矩阵 | 第17-18页 |
| 2.2.2 本质矩阵 | 第18-19页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第19-22页 |
| 2.3.1 摄像机标定方法分类 | 第19-20页 |
| 2.3.2 传统的摄像机标定方法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 摄像机自标定方法 | 第21页 |
| 2.3.4 张正友平面标定方法 | 第21-22页 |
| 2.4 基于双目视觉的场景三维重建方法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 双目视觉立体标定 | 第22页 |
| 2.4.2 双目视觉立体校正 | 第22-23页 |
| 2.5 基于序列图像的场景三维重建方法 | 第23-25页 |
| 3 基于双目摄像机的场景三维重建 | 第25-51页 |
| 3.1 系统框架 | 第25-27页 |
| 3.2 摄像机标定 | 第27-43页 |
| 3.2.1 单目摄像机标定 | 第27-36页 |
| 3.2.2 双目摄像机标定 | 第36-38页 |
| 3.2.3 立体校正 | 第38-43页 |
| 3.3 双目摄像机的三维重建 | 第43-45页 |
| 3.3.1 立体匹配 | 第43-44页 |
| 3.3.2 视差求取 | 第44-45页 |
| 3.3.3 三维重建 | 第45页 |
| 3.4 实验结果 | 第45-50页 |
| 3.5 小结 | 第50-51页 |
| 4 基于序列图像的场景三维重建 | 第51-81页 |
| 4.1 系统框图 | 第51-52页 |
| 4.2 特征提取与匹配 | 第52-57页 |
| 4.2.1 序列图像获取 | 第52页 |
| 4.2.2 图像处理掩膜 | 第52-54页 |
| 4.2.3 特征提取与匹配 | 第54-57页 |
| 4.3 两幅图像的三维重建 | 第57-62页 |
| 4.3.1 关系矩阵求解 | 第57-60页 |
| 4.3.2 三角定位 | 第60-62页 |
| 4.4 多幅图像的三维重建 | 第62-69页 |
| 4.4.1 基于摄像机拓扑结构的世界坐标系设置 | 第63-65页 |
| 4.4.2 3D增量重建点云 | 第65-67页 |
| 4.4.3 集束调整 | 第67-69页 |
| 4.5 实验结果 | 第69-79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 5 总结与展望 | 第81-83页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第81页 |
| 5.2 展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
