基于物方面元的多视图三维景物重建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关的基础知识 | 第17-27页 |
| 2.1 摄像机成像模型与坐标系间的转换 | 第17-20页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第17页 |
| 2.1.2 坐标系间的转换 | 第17-20页 |
| 2.2 对极几何及相关的矩阵 | 第20-23页 |
| 2.2.1 对极几何 | 第20-21页 |
| 2.2.2 基础矩阵 | 第21-22页 |
| 2.2.3 本质矩阵 | 第22-23页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第23-25页 |
| 2.3.1 摄像机标定方法分类 | 第23-24页 |
| 2.3.2 几种典型的摄像机标定方法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 多视图的三维重建方法研究 | 第27-41页 |
| 3.1 图像特征点提取与匹配 | 第27-31页 |
| 3.1.1 Harris角点检测算法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 SIFT特征点提取与匹配算法 | 第28-31页 |
| 3.2 基于SFM的稀疏三维重建 | 第31-35页 |
| 3.2.1 基础矩阵估计方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 摄像机参数计算 | 第32-34页 |
| 3.2.3 三维点坐标的计算 | 第34-35页 |
| 3.2.4 集束调整 | 第35页 |
| 3.3 基于PMVS的稠密三维重建 | 第35-38页 |
| 3.3.1 基本定义 | 第36-37页 |
| 3.3.2 重建过程 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-41页 |
| 第四章 基于簇划分的PMVS算法 | 第41-47页 |
| 4.1 图像簇的划分 | 第41-43页 |
| 4.1.1 基本概念 | 第41页 |
| 4.1.2 簇划分算法的实现 | 第41-43页 |
| 4.2 模型的融合 | 第43-44页 |
| 4.2.1 质量过滤器 | 第43页 |
| 4.2.2 可视性过滤器 | 第43-44页 |
| 4.2.3 复杂度分析 | 第44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 加入空间几何约束的PMVS算法 | 第47-53页 |
| 5.1 算法的实现 | 第47-48页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 5.2.1 实验一 | 第48-50页 |
| 5.2.2 实验二 | 第50-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-55页 |
| 6.1 结论 | 第53-54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 作者简介 | 第57页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
