大型场景三维重建加速技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-14页 |
| 1.1.1 考古遗址三维重建 | 第12-13页 |
| 1.1.2 基于图像的三维重构技术 | 第13-14页 |
| 1.2 本文工作与论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第16-37页 |
| 2.1 SIFT特征提取与匹配 | 第16-22页 |
| 2.1.1 SIFT特征提取算法 | 第16-21页 |
| 2.1.2 SIFT特征匹配算法 | 第21-22页 |
| 2.2 Bundler相机自标定算法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 相机模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Bundler自标定算法 | 第23-28页 |
| 2.3 PMVS三维重构技术 | 第28-37页 |
| 2.3.1 核心思想 | 第29-32页 |
| 2.3.2 计算流程 | 第32-35页 |
| 2.3.3 基于图像集划分的分部重构 | 第35-37页 |
| 第3章 基于视觉词汇的相似图像筛选匹配 | 第37-47页 |
| 3.1 问题背景 | 第37-38页 |
| 3.2 问题分析 | 第38-40页 |
| 3.3 计算步骤 | 第40-44页 |
| 3.3.1 词汇树字典的训练 | 第40-41页 |
| 3.3.2 图像相似度计算 | 第41-44页 |
| 3.3.3 特征匹配计算 | 第44页 |
| 3.4 实验结果 | 第44-47页 |
| 3.4.1 准确度测试 | 第44-46页 |
| 3.4.2 加速性能 | 第46-47页 |
| 第4章 基于聚类的SIFT特征加速匹配算法 | 第47-56页 |
| 4.1 核心思想 | 第47-49页 |
| 4.2 具体实现方案 | 第49-52页 |
| 4.3 实验结果 | 第52-56页 |
| 4.3.1 加速性能评估 | 第52-54页 |
| 4.3.2 准确度评估 | 第54-56页 |
| 第5章 分布式三维重构系统 | 第56-70页 |
| 5.1 重建计算性能分析 | 第56-57页 |
| 5.2 系统设计 | 第57-63页 |
| 5.2.1 分布式计算结构设计 | 第58-62页 |
| 5.2.2 核心要点 | 第62-63页 |
| 5.3 系统实现 | 第63-65页 |
| 5.3.1 主控服务器 | 第63-64页 |
| 5.3.2 计算服务器 | 第64-65页 |
| 5.3.3 客户端 | 第65页 |
| 5.4 加速性能 | 第65-66页 |
| 5.5 重建效果 | 第66-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第70页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
