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基于双目视觉的运动恢复结构

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基于双目视觉的运动恢复结构
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.2.1 多视图三维重建研究现状第11-12页
    1.2.2 运动恢复结构研究现状第12-14页
    1.2.3 双目视觉研究现状第14-15页
  1.3 本文主要研究内容及结构第15-16页
第二章 双目相机标定和运动恢复结构简介第16-32页
  2.1 引言第16页
  2.2 双目相机标定第16-26页
    2.2.1 单个相机标定第17-20页
    2.2.2 对极几何第20-22页
    2.2.3 双目标定第22-23页
    2.2.4 双目图像立体校正第23-24页
    2.2.5 双目标定和双目图像立体校正实验结果第24-26页
  2.3 运动恢复结构算法第26-31页
    2.3.1 图像对特征匹配第27-28页
    2.3.2 计算相机姿态第28-29页
    2.3.3 匹配特征三维点云生成第29页
    2.3.4 光束法平差优化第29-30页
    2.3.5 多视角点云融合第30-31页
  2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于双目图像序列的运动恢复结构第32-50页
  3.1 引言第32-33页
  3.2 双目图像序列的左右点云生成第33-37页
  3.3 基于双目图像序列的目标结构恢复第37-43页
    3.3.1 左右点云噪声去除第38-39页
    3.3.2 基于双目图像对的公共点云匹配第39-42页
    3.3.3 基于公共点云匹配的目标结构恢复第42-43页
  3.4 实验结果及分析第43-49页
    3.4.1 实验环境与实验数据第43-45页
    3.4.2 实验结果与分析第45-49页
  3.5 本章小节第49-50页
第四章 基于双目视觉的增量运动恢复结构第50-64页
  4.1 引言第50页
  4.2 基于双目视觉视差的点云生成第50-54页
  4.3 双目光束法平差优化第54-58页
  4.4 基于双目视觉的增量结构恢复第58-61页
    4.4.1 基于左相机图像序列特征匹配的公共点云匹配第58-59页
    4.4.2 基于匹配点云的双目相机姿态估计第59-60页
    4.4.3 增量目标结构恢复第60-61页
  4.5 实验结果与分析第61-63页
  4.6 本章小结第63-64页
第五章 总结与展望第64-66页
  5.1 工作总结第64页
  5.2 展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页

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