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基于图像序列的建筑物模型重建技术研究与实现

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-11页
第一章 基于图像建模(IBM)技术综述第11-25页
   ·三维建模方法分类第11-12页
   ·IBM技术进展第12-21页
     ·根据主动线索的重建方法第13页
     ·基于被动线索的重建方法第13-19页
     ·各种基于图像建模方法的比较第19-21页
   ·本文的研究目的和组织结构第21-24页
     ·本文的研究目的第21页
     ·算法概要第21-23页
     ·本文结构第23-24页
   ·小结第24-25页
第二章 相机定标第25-63页
   ·计算机视觉相关基础知识介绍第25-30页
     ·相机模型与本文假设第25-27页
     ·极几何基本知识第27-28页
     ·Kruppa方程第28-29页
     ·灭点第29-30页
   ·相机定标技术回顾第30-35页
     ·传统的相机定标技术第31-32页
     ·相机自定标技术第32-35页
   ·基于平面约束的相机自定标算法第35-44页
     ·平面约束在相机定标中的作用第35-37页
     ·平面约束和反对称性第37-38页
     ·改进算法第38-40页
     ·实验结果第40-44页
   ·基于真实场景中几何结构的相机自定标第44-62页
     ·角结构和平行线结构第44-46页
     ·利用单幅图像中的角结构和平行线结构标定相机参数第46-50页
     ·优化相机参数第50-58页
     ·实验结果第58-62页
   ·小结第62-63页
第三章 基于单幅图像的建筑物模型重建第63-79页
   ·平面的重建第63-69页
     ·基平面提取第64页
     ·平面法向量计算第64-66页
     ·平面上点的三维坐标计算第66页
     ·平面重建步骤第66-68页
     ·其它平面重建实验结果第68-69页
   ·圆柱面的重建第69-72页
     ·柱面的分割近似求解第70-71页
     ·柱面的几何求解第71页
     ·柱面重建实验结果第71-72页
   ·纹理映射第72-77页
     ·纹理映射时存在的纹理扭曲问题第73-75页
     ·纹理重投影过程第75-76页
     ·纹理重投影实验结果第76-77页
   ·小结第77-79页
第四章 多场景模型的合并策略第79-105页
   ·场景合并中存在的问题及解决思路第80-81页
   ·建立公共坐标系第81-84页
     ·两相邻场景间的公共坐标系第82页
     ·场景序列之间的坐标系处理第82-84页
   ·场景合并策略第84-101页
     ·坐标转换第84-89页
     ·顶点合并第89-93页
     ·模型合拢第93-99页
     ·面合并第99-101页
   ·实验结果第101-102页
   ·小结第102-105页
第五章 SIBM系统实现与实验结果第105-113页
   ·SIBM系统实现第105-107页
   ·实验结果第107-111页
   ·小结第111-113页
第六章 总结与展望第113-117页
   ·本文内容总结第113-114页
   ·未来工作展望第114-117页
参考文献第117-125页
攻读博士学位期间发表的论文清单第125-127页
致谢第127页

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