摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第12-16页 |
1.1 运动恢复结构的研究背景 | 第12-13页 |
1.2 本文工作 | 第13-15页 |
1.3 论文结构 | 第15页 |
1.4 本章小结 | 第15-16页 |
第2章 运动恢复结构的相关技术综述 | 第16-27页 |
2.1 特征点匹配技术 | 第16-18页 |
2.1.1 特征点的标准匹配技术 | 第16页 |
2.1.2 特征点的近似匹配技术 | 第16-18页 |
2.2 运动恢复结构 | 第18-19页 |
2.3 增量式重建的流程 | 第19-26页 |
2.3.1 特征提取与表达 | 第19-20页 |
2.3.2 特征匹配 | 第20页 |
2.3.3 特征误匹配过滤 | 第20页 |
2.3.4 本质矩阵的计算 | 第20-22页 |
2.3.5 基础矩阵的计算 | 第22-23页 |
2.3.6 三角化 | 第23页 |
2.3.7 Bundle Adjustment | 第23-25页 |
2.3.8 Jaccobi矩阵的稀疏性 | 第25-26页 |
2.3.9 旋转矩阵的约束导出李群及李代数 | 第26页 |
2.4 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 快速特征匹配 | 第27-39页 |
3.1 搜索策略及SIFT统计特征 | 第27-31页 |
3.1.1 单应变换 | 第27-28页 |
3.1.2 基于交叉Quadtree的线性搜索 | 第28-29页 |
3.1.3 三维重建的图像数据集特征 | 第29-30页 |
3.1.4 SIFT的统计特征 | 第30-31页 |
3.2 基于几何变换的SIFT特征匹配GeoMatch | 第31-38页 |
3.2.1 基本思路 | 第31-32页 |
3.2.2 复杂度分析 | 第32-33页 |
3.2.3 实验设计 | 第33-34页 |
3.2.4 在Oxfords数据集上的实验 | 第34-35页 |
3.2.5 在清华数据集上的实验 | 第35-38页 |
3.2.6 清华数据集的重建结果 | 第38页 |
3.3 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 基于随机最大生成树的旋转估计 | 第39-49页 |
4.1 运动估计 | 第39页 |
4.2 李群和李代数 | 第39-41页 |
4.2.1 李群 | 第39-40页 |
4.2.2 李代数 | 第40页 |
4.2.3 李群和李代数的相关性质 | 第40-41页 |
4.3 随机采样一致性 | 第41-42页 |
4.4 基于三视图约束计算相对运动置信值 | 第42-43页 |
4.5 Hybrid SfM | 第43-45页 |
4.6 基于随机最大生成树的旋转估计 | 第45-46页 |
4.7 实验设计及结果 | 第46-48页 |
4.7.1 过外点的鲁棒性对比测试 | 第46-47页 |
4.7.2 场景闭环测试 | 第47-48页 |
4.7.3 速度与准确度测试 | 第48页 |
4.8 本章小结 | 第48-49页 |
第5章 基于无序图像集的SMSfM实现 | 第49-53页 |
5.1 基于无序图像集的SMSfM系统架构 | 第49页 |
5.2 SMSfM在文化遗产上的重建 | 第49-52页 |
5.2.1 闭环场景下的重建 | 第49-51页 |
5.2.2 非闭环场景下的重建 | 第51-52页 |
5.3 本章小结 | 第52-53页 |
第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
6.1 工作总结 | 第53页 |
6.2 展望 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-62页 |
攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第62-63页 |
致谢 | 第63页 |