基于SFM的多源目标三维重构方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 可见光图像的三维重构研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 红外图像的三维重构研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的工作内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 摄像机的标定 | 第22-36页 |
| 2.1 空间坐标系 | 第22-25页 |
| 2.2 摄像机的成像模型 | 第25-28页 |
| 2.2.1 线性成像模型 | 第25-26页 |
| 2.2.2 摄像机的内部参数矩阵 | 第26-27页 |
| 2.2.3 摄像机的外部参数 | 第27-28页 |
| 2.3 摄像机的参数标定方法介绍 | 第28-32页 |
| 2.3.1 传统标定法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 自标定法 | 第29-30页 |
| 2.3.3 棋盘格平面标定法 | 第30-32页 |
| 2.4 标定结果及分析 | 第32-34页 |
| 2.4.1 摄像机定标的实验过程 | 第32-33页 |
| 2.4.2 定标的实现结果 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 红外图像与可见光图像的配准 | 第36-56页 |
| 3.1 图像预处理 | 第36-40页 |
| 3.1.1 可见光图像预处理 | 第36-37页 |
| 3.1.2 红外图像预处理 | 第37-39页 |
| 3.1.3 提取图像边缘轮廓 | 第39-40页 |
| 3.2 SURF特征的提取与描述 | 第40-46页 |
| 3.2.1 积分图像 | 第40-42页 |
| 3.2.2 构建Hessian矩阵 | 第42-44页 |
| 3.2.3 尺度不变性 | 第44-45页 |
| 3.2.4 SURF特征描述算子 | 第45-46页 |
| 3.3 可见光图像和红外图像的配准方法 | 第46-49页 |
| 3.3.1 特征点粗配准 | 第47页 |
| 3.3.2 图像精确配准 | 第47-48页 |
| 3.3.3 红外图像的仿射变换 | 第48-49页 |
| 3.4 配准结果与分析 | 第49-54页 |
| 3.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章 三维重构的实现 | 第56-78页 |
| 4.1 SIFT特征的提取与描述 | 第56-63页 |
| 4.1.1 SIFT尺度空间极值检测 | 第56-61页 |
| 4.1.2 SIFT特征描述算子 | 第61-62页 |
| 4.1.3 SIFT特征点匹配 | 第62-63页 |
| 4.2 基于SFM算法的三维重构 | 第63-70页 |
| 4.2.1 双目视觉与极线约束 | 第63-64页 |
| 4.2.2 本征矩阵与基础矩阵 | 第64-66页 |
| 4.2.3 恢复投影矩阵 | 第66-67页 |
| 4.2.4 三角化重构 | 第67-68页 |
| 4.2.5 多目视觉的三维重构算法 | 第68-70页 |
| 4.3 红外图像的三维重构 | 第70-71页 |
| 4.4 重构结果与分析 | 第71-77页 |
| 4.4.1 重构算法流程 | 第71页 |
| 4.4.2 三维重构实现过程 | 第71-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 总结 | 第78-79页 |
| 5.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 作者简介 | 第86-87页 |
