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基于SURF算法的多幅图像三维模型重建方法研究

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基于SURF算法的多幅图像三维模型重建方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  · 基于图像的三维模型重建的前景和意义第9页
  · 基于图像的三维模型重建方法的现状和发展趋势第9-12页
  · 基于多幅图像的三维模型重建方法第12-15页
    · 基于多幅图像的三维模型重建一般流程第12-13页
    · 基于多幅图像的三维模型重建方法第13-15页
  · 本文研究内容第15页
  · 论文组织结构第15-17页
第2章 SURF 特征提取及匹配算法的研究和实现第17-33页
  · 图像特征点检测及匹配方法综述第17-18页
    · 特征点的检测和匹配算法介绍第17-18页
  · SURF 算法介绍第18-26页
    · SURF 算法中的几个概念第19-21页
    · SURF 特征点的检测第21-23页
    · SURF 描述子的生成第23-25页
    · SURF 相似性度量第25-26页
  · SIFT 算法介绍第26-28页
    · SIFT 特征点检测第26-27页
    · SIFT 特征点方向的确定第27页
    · SIFT 特征点描述子的生成第27页
    · SIFT 相似性度量第27页
    · SURF 和SIFT 算法对比第27-28页
  · SURF 算法在重建中的实验第28-31页
    · SURF 和SIFT 特征点检测情况对比实验第29-30页
    · SURF 和SIFT 特征点精确度对比实验第30页
    · SURF 和SIFT 算法速度对比实验第30-31页
  · 本章小结第31-33页
第3章 改进的特征点稠密匹配算法研究和实现第33-41页
  · 区域增长算法理论第33-34页
  · 区域增长算法步骤第34-38页
    · 视差图的定义第34-35页
    · 确定对应点的目标函数第35页
    · 区域增长算法流程第35-38页
    · 区域增长搜索范围的控制第38页
  · 区域增量算法实验第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第4章 基于多幅图像的三维模型重建方法研究第41-53页
  · 三维实体重构建模理论第41-50页
    · 相机模型第41-43页
    · 极线几何第43-44页
    · 基础矩阵第44-45页
    · 基础矩阵的计算第45-47页
    · 本质矩阵计算第47页
    · 摄像机外参数的计算第47-48页
    · 投影矩阵的计算第48-49页
    · 空间三维点的计算第49-50页
  · 基于多视图的三维模型重建第50-52页
  · 本章小结第52-53页
第5章 实验第53-60页
  · 两幅图三维模型重建系统框架介绍第53-54页
  · 将SURF 算法应用于两幅图三维模型重建第54-57页
  · 将区域增长匹配算法应用于两幅图三维模型重建第57-58页
  · 两种方法的比较第58-59页
  · 本章小节第59-60页
结论第60-61页
参考文献第61-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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