基于阴影重建和立体视觉的三维重建研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·三维重建研究工作和方法 | 第9-12页 |
| ·阴影重建法SFS | 第9-10页 |
| ·双目视觉立体匹配Stereo | 第10-11页 |
| ·基于阴影重建与立体匹配的三维重建 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容与创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 阴影重建理论 | 第13-24页 |
| ·SFS 问题的基本原理 | 第13-14页 |
| ·约束条件 | 第14-16页 |
| ·传统SFS 方法介绍 | 第16-21页 |
| ·传统SFS 方法分类 | 第16-19页 |
| ·方法比较 | 第19-21页 |
| ·改进的SFS 模型和算法 | 第21-23页 |
| ·光照模型的改进 | 第21-22页 |
| ·随机场方法 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 第三章 双目视觉立体匹配理论 | 第24-33页 |
| ·立体匹配基本原理 | 第24-26页 |
| ·双目立体视觉模型 | 第24-25页 |
| ·基本假设与约束条件 | 第25-26页 |
| ·匹配代价函数 | 第26-27页 |
| ·匹配算法 | 第27-30页 |
| ·局部匹配方法 | 第28页 |
| ·全局匹配方法 | 第28-30页 |
| ·立体匹配中的难点和不足 | 第30-31页 |
| ·相似度匹配 | 第30页 |
| ·遮挡问题 | 第30-31页 |
| ·全局信息约束 | 第31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于图像分割的动态规划立体匹配 | 第33-44页 |
| ·概述 | 第33-34页 |
| ·图像分割算法Mean Shift | 第34-36页 |
| ·基本原理 | 第34-36页 |
| ·Mean Shift 分割算法 | 第36页 |
| ·算法描述 | 第36-42页 |
| ·初始匹配和权重估计 | 第36-38页 |
| ·地面控制点 | 第38-40页 |
| ·全局能量函数 | 第40-41页 |
| ·行方向动态规划 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 阴影重建：一种全局匹配特征算子 | 第44-57页 |
| ·阴影重建的性质 | 第44-45页 |
| ·线性阴影重建方法Tsai Shah | 第45-47页 |
| ·阴影重建全局匹配特征算子 | 第47-54页 |
| ·基本假设和模型 | 第47-50页 |
| ·SFS 匹配特征向量 | 第50-53页 |
| ·SFS 特征匹配函数 | 第53-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-56页 |
| ·本章小节 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-60页 |
| ·论文工作总结 | 第57-58页 |
| ·研究工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间成果及项目情况 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
