计算机视觉中的自标定方法
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 基础知识 | 第7-21页 |
| 1 齐次坐标 | 第7页 |
| 2 摄像机模型 | 第7-11页 |
| 3 基本矩阵 | 第11-12页 |
| 4 本质矩阵 | 第12-13页 |
| 5 多视点几何关系 | 第13-15页 |
| 6 绝对二次曲线和绝对二次曲面 | 第15-16页 |
| 7 单应性矩阵 | 第16-19页 |
| 8 分层重建 | 第19-21页 |
| 第二章 直接求解Kruppa方程的自标定方法 | 第21-32页 |
| 1 Kruppa方程 | 第22-24页 |
| 1 Kruppa方程的导出 | 第22-23页 |
| 2 求解Kuppa方程需要图片的数量 | 第23-24页 |
| 2 基于Kruppa方程标定方法的讨论 | 第24-30页 |
| 1 求解非线性方程组优化算法的初值预估计 | 第27-29页 |
| 2 求解比例因子的L-M算法 | 第29-30页 |
| 3 小结 | 第30-32页 |
| 第三章 分层逐步标定 | 第32-42页 |
| 1 Hartly和Heyden的自标定方法 | 第32-34页 |
| 2 基于绝对二次曲面的自标定 | 第34-35页 |
| 1 求解约束条件的非线性方法 | 第34-35页 |
| 2 求解约束条件的拟线性方法 | 第35页 |
| 3 Pollefeys的自标定方法 | 第35-41页 |
| 1 基于模约束的自标定方法 | 第36-39页 |
| 2 基于绝对二次曲线的自标定方法 | 第39-41页 |
| 4 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于无穷远平面单应矩阵的线性自标定方法 | 第42-50页 |
| 1 在特定条件下确定无穷远平面的单映性矩阵 | 第42-48页 |
| 2 线性方法具体过程阐述 | 第48-49页 |
| 3 小结 | 第49-50页 |
| 第五章 非线性摄像机模型下的自标定方法 | 第50-55页 |
| 1 非线性摄像机模型 | 第50-51页 |
| 2 确定非线性内参数的约束方程 | 第51-52页 |
| 3 非线性优化问题的求解 | 第52-54页 |
| 4 线性内参数自标定 | 第54页 |
| 5 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结 | 第55-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 中文摘要 | 第62-65页 |
| 英文摘要 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
