基于单目SLAM的稠密重建
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外现状 | 第11-13页 |
| 1.3 三维重建框架的介绍 | 第13-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 三维重建理论基础 | 第19-32页 |
| 2.1 三维空间刚体运动 | 第19-21页 |
| 2.1.1 向量和坐标系 | 第19-20页 |
| 2.1.2 欧式变换 | 第20-21页 |
| 2.2 特征提取与匹配 | 第21-23页 |
| 2.2.1 特征点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 特征匹配 | 第22-23页 |
| 2.3 基于特征法视觉里程计的算法基础 | 第23-29页 |
| 2.3.1 位姿估计 | 第23-27页 |
| 2.3.2 单目深度估计 | 第27-29页 |
| 2.4 基于直接法视觉里程计的算法基础 | 第29-32页 |
| 2.4.1 位姿估计 | 第29-32页 |
| 第3章 基于直接法的稠密三维重建 | 第32-44页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 全局相机光度标定 | 第33-34页 |
| 3.3 视觉里程计前端 | 第34-36页 |
| 3.3.1 视频帧跟踪 | 第34页 |
| 3.3.2 关键帧提取与边缘化 | 第34-35页 |
| 3.3.3 半稠密地图 | 第35-36页 |
| 3.4 数据桥接 | 第36-37页 |
| 3.4.1 坐标系转换与数据交换 | 第36-37页 |
| 3.4.2 地图点选择策略 | 第37页 |
| 3.5 稠密三维重建后端 | 第37-40页 |
| 3.5.1 基于图的图像分割算法 | 第38-39页 |
| 3.5.2 位置约束和鲁棒平面估计 | 第39-40页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.7 本章小节 | 第43-44页 |
| 第4章 基于特征法稀疏点的稠密三维重建 | 第44-56页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 稀疏ORB特征点与RCF边缘检测算法 | 第44-47页 |
| 4.2.1 稀疏ORB特征点 | 第44-45页 |
| 4.2.2 RCF边缘检测算法 | 第45-47页 |
| 4.3 基于稀疏特征点的稠密重建算法 | 第47-53页 |
| 4.3.1 边缘检测图与基于图的分割图融合策略 | 第47-50页 |
| 4.3.2 基于最小二乘法的平面估计 | 第50-51页 |
| 4.3.3 稠密点云基于字典的相似度计算融合算法 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小节 | 第55-56页 |
| 第5章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第62页 |
