基于双目立体视觉的场景三维重建研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 双目立体视觉的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 双目立体视觉的相机标定 | 第12-28页 |
| 2.1 相机标定方法概述 | 第12-15页 |
| 2.2 相机透视投影成像模型 | 第15-19页 |
| 2.2.1 相机成像模型中的坐标系 | 第15-17页 |
| 2.2.2 线性相机模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 非线性相机机模型 | 第18-19页 |
| 2.3 相机的标定 | 第19-24页 |
| 2.3.1 基于棋盘平面的单目相机标定方法 | 第20-23页 |
| 2.3.2 双目立体视觉中相机参数求解 | 第23-24页 |
| 2.4 相机标定结果 | 第24-27页 |
| 2.4.1 单目相机标定结果 | 第24-27页 |
| 2.4.2 目相机标定结果 | 第27页 |
| 2.5 本章小节 | 第27-28页 |
| 第3章 图像对的立体校正研究 | 第28-41页 |
| 3.1 图像滤波 | 第28-31页 |
| 3.1.1 高斯滤波 | 第28-29页 |
| 3.1.2 边滤波 | 第29-30页 |
| 3.1.3 图像平滑结果 | 第30-31页 |
| 3.2 立体校正中基本的概念、原理和方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 校正概念 | 第31页 |
| 3.2.2 对极几何和校正投影变换矩阵 | 第31-33页 |
| 3.2.3 立体校正中常用的方法 | 第33-34页 |
| 3.3 改进的非相机标定的立体校正算法 | 第34-38页 |
| 3.3.1 特征点匹配 | 第34-36页 |
| 3.3.2 雅克比行列式判定图像失真 | 第36页 |
| 3.3.3 参数化投影变换矩阵 | 第36-37页 |
| 3.3.4 构造能量函数求解校正投影变换矩阵 | 第37-38页 |
| 3.4 立体校正算法结果和分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小节 | 第40-41页 |
| 第4章 立体匹配方法研究 | 第41-60页 |
| 4.1 立体匹配相关理论和算法简介 | 第41-46页 |
| 4.1.1 立体匹配的一般步骤 | 第41-43页 |
| 4.1.2 立体匹配的基本约束条件 | 第43-45页 |
| 4.1.3 立体匹配常用算法 | 第45-46页 |
| 4.2 基于图割的立体匹配算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 立体匹配中的标号问题 | 第46-47页 |
| 4.2.2 图的基本知识 | 第47-48页 |
| 4.2.3 能量函数 | 第48-49页 |
| 4.2.4 能量网格图的构造 | 第49-50页 |
| 4.3 一种基于图割的立体匹配改进算法 | 第50-56页 |
| 4.3.1 初始匹配 | 第52页 |
| 4.3.2 α扩展下的能量网格图的构造 | 第52-54页 |
| 4.3.3 改进的α扩展移动算法 | 第54页 |
| 4.3.4 最小割和能量函数最小化 | 第54-56页 |
| 4.3.5 视差的后处理 | 第56页 |
| 4.4 立体匹配实验结果和分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小节 | 第59-60页 |
| 第5章 场景的三维重建 | 第60-66页 |
| 5.1 点重建 | 第60-62页 |
| 5.2 线重建 | 第62-63页 |
| 5.3 纹理贴图 | 第63页 |
| 5.4 三维重建效果 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小节 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间参与的课题研究及取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
