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近景树木的三维可视化重建

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·选题的意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·研究内容及结构安排第11-15页
第二章 树木特征点提取第15-20页
   ·Moravec算子第15-16页
   ·Moravec分区自适应阈值算法第16-20页
第三章 近景树木影像的特征点匹配第20-34页
   ·引言第20-22页
   ·金字塔影像的二维匹配第22-26页
     ·金字塔影像二维匹配原理第22页
     ·基于金字塔影像的视差控制双向二维匹配第22-26页
   ·核线匹配第26-30页
     ·核线原理第26页
     ·带视差控制的核线匹配第26-29页
     ·带三角网约束条件的核线匹配第29-30页
   ·基于多基线的立体匹配第30-34页
第四章 Delaunay三角网与应用第34-44页
   ·Delaunay三角网第34-37页
     ·Delaunay三角网的定义,特性及构建原理第34-35页
     ·D-TIN基本数据结构第35-36页
     ·D-TIN属性扩展第36-37页
   ·D-TIN应用第37-44页
     ·基于面积的平面D-TIN加密第37-39页
     ·空间D-TIN平滑第39-42页
     ·空间D-TIN内插第42-44页
第五章 树木表面模型构建第44-54页
   ·相机标定第44-47页
     ·二维DLT及内外方位元素初值解求第44-45页
     ·利用光束法平差进行摄像机标定第45-46页
     ·相机标定实验结果第46-47页
   ·树木表面单模型构建第47-49页
     ·相对定向第47-48页
     ·单模型的前方交会第48-49页
   ·大角度的多模型连接第49-53页
     ·独立模型的概略空间相似变换第50-51页
     ·大角度的模型连接第51-53页
   ·树木表面模型的纹理映射第53-54页
第六章 实验与分析第54-65页
   ·实验资料与实验平台第54-55页
   ·特征点匹配第55-59页
   ·构建D-TIN第59-62页
   ·大角度模型拼接与模型表达第62-65页
第七章 结论与展望第65-67页
   ·结论第65-66页
   ·进一步工作与展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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