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三维重构中的特征匹配和基础矩阵估计

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三维重构中的特征匹配和基础矩阵估计
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-13页
  · 研究背景和研究意义第8-9页
  · 国内外研究现状第9-11页
    · 三维重构技术第9-10页
    · 特征检测和匹配技术第10页
    · 基础矩阵的估计第10-11页
  · 本文的主要工作和章节安排第11-13页
    · 本文主要工作第11-12页
    · 本文章节安排第12-13页
第二章 三维重构理论基础第13-20页
  · 齐次坐标(Homogeneous Coordinates)第13页
  · 摄像机成像中常用的坐标系第13-17页
    · 世界坐标系与摄像机坐标系第13-14页
    · 图像物理坐标系与图像像素坐标系第14-15页
    · 图像物理坐标系与摄像机坐标系第15-17页
  · 对极几何第17-18页
  · 加权最小二乘法第18-20页
第三章 图像匹配技术第20-36页
  · 特征点检测算法第20-25页
    · Moravec算法第20-21页
    · Forstner算法第21-22页
    · Harris算法第22页
    · SIFT检测算法第22-25页
  · 特征点匹配算法第25-27页
    · 基于互相关(CC)的匹配算法第25-26页
    · 基于距离函数的匹配算法第26-27页
    · 双向匹配第27页
  · 常用算法的实验结果分析与比较第27-30页
    · 四类算法的特征检测结果第27-28页
    · 噪声、尺度以及旋转因素对匹配结果的影响第28-30页
    · 匹配阈值与方向性对匹配结果的影响第30页
  · 匹配算法的改进第30-36页
    · 改进的归一化互相关匹配算法第30-32页
    · 改进模型之二——WSIFT第32-36页
第四章 基础矩阵F及其求解方式第36-42页
  · 基础矩阵F的求解第36-39页
    · 8点算法及其改进第36-37页
    · 归一化的迭代算法第37-38页
    · 鲁棒算法第38-39页
  · 改进的估计算法第39-40页
  · 基础矩阵的数值仿真实验第40-42页
第五章 基于WSIFT匹配算法的三维重构第42-48页
  · 三维点的重构第42-43页
    · 单应矩阵第42-43页
    · 三维重构第43页
  · 三维点的重构第43-48页
    · 仿真实验第43-45页
    · 现实场景的三维重构第45-48页
结论第48-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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