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基于多视图的非增量式三维重建关键技术的研究与应用 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5-6页 | | 第1章 绪论 | 第12-24页 | | 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-20页 | | 1.2.1 图像配准 | 第16-19页 | | 1.2.2 摄像机参数的恢复 | 第19-20页 | | 1.3 基于多视图的非增量式三维重建的难点 | 第20-21页 | | 1.4 本文研究内容及整体结构 | 第21-24页 | | 第2章 基于多视图的非增量式三维重建理论基础 | 第24-39页 | | 2.1 引言 | 第24页 | | 2.2 摄像机模型及标定 | 第24-29页 | | 2.2.1 摄像机模型 | 第24-26页 | | 2.2.2 参考坐标系 | 第26-28页 | | 2.2.3 摄像机标定 | 第28-29页 | | 2.3 对极几何 | 第29-31页 | | 2.3.1 本质矩阵 | 第30-31页 | | 2.3.2 基础矩阵 | 第31页 | | 2.4 基于多视图的非增量式三维重建 | 第31-38页 | | 2.4.1 计算相对旋转矩阵与相对平移向量 | 第31-32页 | | 2.4.2 全局旋转矩阵求解 | 第32-33页 | | 2.4.3 全局平移向量求解 | 第33-35页 | | 2.4.4 特征点跟踪 | 第35-36页 | | 2.4.5 三角化 | 第36-37页 | | 2.4.6 捆集调整 | 第37-38页 | | 2.5 本章小结 | 第38-39页 | | 第3章 特征提取与匹配 | 第39-50页 | | 3.1 引言 | 第39页 | | 3.2 SIFT算法的基本原理 | 第39-43页 | | 3.2.1 构建尺度空间 | 第39-40页 | | 3.2.2 特征点定位 | 第40-42页 | | 3.2.3 特征描述符 | 第42页 | | 3.2.4 特征向量匹配 | 第42-43页 | | 3.3 改进的SIFT算法 | 第43-45页 | | 3.3.1 改进的SIFT描述子 | 第43-44页 | | 3.3.2 改进的SIFT匹配算法 | 第44-45页 | | 3.4 实验结果与分析 | 第45-49页 | | 3.5 本章小结 | 第49-50页 | | 第4章 基于本质矩阵估计的图像配准方法 | 第50-60页 | | 4.1 引言 | 第50页 | | 4.2 RANSAC算法的基本原理 | 第50-53页 | | 4.3 AC-RANSAC算法的基本原理 | 第53页 | | 4.4 本质矩阵估计算法 | 第53-58页 | | 4.5 实验结果与分析 | 第58页 | | 4.6 本章小结 | 第58-60页 | | 第5章 稠密重建和表面重建 | 第60-68页 | | 5.1 引言 | 第60页 | | 5.2 PMVS稠密重建 | 第60-63页 | | 5.2.1 基础概念 | 第60-62页 | | 5.2.2 面片重构 | 第62-63页 | | 5.3 表面重建 | 第63-67页 | | 5.3.1 网格化 | 第64-66页 | | 5.3.2 纹理映射 | 第66-67页 | | 5.4 本章小结 | 第67-68页 | | 第6章 系统设计与实现 | 第68-77页 | | 6.1 引言 | 第68页 | | 6.2 系统的开发环境 | 第68-69页 | | 6.3 系统模块设计 | 第69页 | | 6.4 系统实现结果 | 第69-76页 | | 6.5 本章小结 | 第76-77页 | | 第7章 总结与展望 | 第77-79页 | | 7.1 总结 | 第77-78页 | | 7.2 展望 | 第78-79页 | | 参考文献 | 第79-83页 | | 致谢 | 第83-84页 | | 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第84页 |
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论文编号BS3846040，这篇论文共84页
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