| 摘要 | 第1-11页 |
| Abstract | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·计算机视觉研究的内容 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉的发展现状 | 第14-16页 |
| ·本文研究问题的提出 | 第16-17页 |
| ·摄像机定标 | 第16页 |
| ·基于场景几何知识的三维度量重建 | 第16-17页 |
| ·非线性状态估计滤波器 | 第17页 |
| ·位姿和运动估计 | 第17页 |
| ·主要研究成果和结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 几何学基础 | 第19-30页 |
| ·变换 | 第19-22页 |
| ·欧氏平面的变换 | 第19-21页 |
| ·欧氏空间的变换 | 第21-22页 |
| ·射影几何 | 第22-27页 |
| ·射影直线 | 第23页 |
| ·射影平面 | 第23-26页 |
| ·射影空间 | 第26-27页 |
| ·仿射几何 | 第27-28页 |
| ·仿射平面 | 第27页 |
| ·仿射空间 | 第27-28页 |
| ·度量几何 | 第28页 |
| ·度量平面 | 第28页 |
| ·度量空间 | 第28页 |
| ·欧氏几何 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 摄像机定标 | 第30-46页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第30-31页 |
| ·摄像机模型 | 第31-33页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第31-32页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第32-33页 |
| ·绝对二次曲线Ω和绝对二次曲面Ω~* | 第33-34页 |
| ·传统的摄像机定标方法 | 第34-36页 |
| ·三维定标物 | 第34-35页 |
| ·平面型定标物 | 第35页 |
| ·两步定标法 | 第35页 |
| ·双平面定标 | 第35-36页 |
| ·自定标 | 第36-45页 |
| ·运动已知的主动摄像机自定标 | 第37页 |
| ·正交性约束 | 第37页 |
| ·平面型场景 | 第37-38页 |
| ·Kruppa方程自定标 | 第38页 |
| ·层次化自定标 | 第38-40页 |
| ·立体摄像机自定标 | 第40页 |
| ·纯平移 | 第40页 |
| ·纯旋转 | 第40-43页 |
| ·奇异(critical)运动 | 第43页 |
| ·变内部参数自定标 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于射影重建的摄像机变内部参数线性自定标 | 第46-55页 |
| ·双摄像机几何约束原理 | 第46-48页 |
| ·射影几何意义下的三维重建 | 第48-51页 |
| ·基于射影重建的摄像机自定标 | 第51-53页 |
| ·计算基本矩阵F | 第51-52页 |
| ·计算同形矩阵H | 第52-53页 |
| ·实验仿真 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 基于场景几何知识的三维度量重建 | 第55-63页 |
| ·三维度量重建基本原理 | 第55-56页 |
| ·平面型场景图像的三维度量重建 | 第56-58页 |
| ·三维场景图像的度量重建 | 第58-60页 |
| ·单幅三维物体图像的度量重建 | 第60-61页 |
| ·实验仿真 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 基于Taylor近似的非线性系统状态估计 | 第63-74页 |
| ·非线性函数的Taylor近似 | 第63-64页 |
| ·非线性函数均值和方差的Taylor近似 | 第64-66页 |
| ·一阶Taylor近似 | 第65页 |
| ·二阶Taylor近似 | 第65-66页 |
| ·基于Taylor近似的非线性系统状态估计 | 第66-72页 |
| ·非线性系统状态估计的回顾 | 第66-67页 |
| ·EKF1滤波器 | 第67-69页 |
| ·EKF2滤波器 | 第69-72页 |
| ·迭代滤波 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第7章 基于Stirling插值近似的非线性系统状态估计 | 第74-86页 |
| ·非线性函数的Stirling插值近似 | 第74-76页 |
| ·均值和方差的Stiring插值近似 | 第76-80页 |
| ·一阶Stirling插值近似 | 第76-78页 |
| ·二阶Stirling插值近似 | 第78-80页 |
| ·基于Stirling插值近似的非线性系统状态估计 | 第80-85页 |
| ·DD1滤波器 | 第80-83页 |
| ·DD2滤波器 | 第83-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第8章 IEKF1，IEKF2，DD1和DD2滤波器在基于单目视觉的位姿和运动估计中的应用 | 第86-117页 |
| ·相关研究工作 | 第86-93页 |
| ·基于点特征的位姿估计方法 | 第86-87页 |
| ·实时位姿估计方法 | 第87-89页 |
| ·用高阶几何元素的基于模型的位姿估计方法 | 第89-91页 |
| ·包含噪声不确定性估计的位姿估计方法 | 第91页 |
| ·基于卡尔曼滤波(KF)的直接位姿和运动估计方法 | 第91-93页 |
| ·八元数 | 第93-95页 |
| ·二元数 | 第93页 |
| ·四元数 | 第93-94页 |
| ·八元数 | 第94-95页 |
| ·空间点三维旋转的单位四元数表示 | 第95页 |
| ·三维旋转和平移的单位八元数表示 | 第95-97页 |
| ·位姿和运动估计系统的状态方程 | 第97页 |
| ·位姿和运动估计系统的动态方程 | 第97-99页 |
| ·位姿和运动估计系统的测量方程 | 第99-101页 |
| ·实验仿真 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-117页 |
| 结论 | 第117-120页 |
| 1 本论题已完成的研究工作 | 第117-118页 |
| 2 后续工作及展望 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 附录A(攻读博士学位期间发表的论文目录) | 第134页 |
