论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 基于计算机视觉开源算法的三维影像重建研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于商业软件的三维影像重建研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作与技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第15-16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-18页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 三维重建与并行计算概述 | 第19-32页 |
| 2.1 三维模型与三维重建相关技术 | 第19-20页 |
| 2.2 运动恢复结构(SfM) | 第20-23页 |
| 2.3 并行计算介绍 | 第23-31页 |
| 2.3.1 常见的高性能计算硬件平台 | 第24-27页 |
| 2.3.2 常见并行模型与方法技术 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于MPI集群环境的三维重建稠密点云并行生成研究 | 第32-45页 |
| 3.1 基于图像序列的三维点云重建算法流程与热点分析 | 第32-33页 |
| 3.2 稠密点云生产与CMVS算法 | 第33-37页 |
| 3.3 CMVS并行算法设计与实现 | 第37-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于GPU环境的三维重建部分环节并行优化 | 第45-64页 |
| 4.1 PMVS稠密点云生成算法分析 | 第45-47页 |
| 4.2 GPU环境下稠密重建面片优化环节的并行优化 | 第47-52页 |
| 4.2.1 稠密重建面片生成与优化流程介绍 | 第47-48页 |
| 4.2.2 面片优化流程并行化设计与实现 | 第48-52页 |
| 4.2.3 MPI+GPU二级稠密点云重建流程设计 | 第52页 |
| 4.3 稠密点云生成环节Harris特征处理并行优化 | 第52-59页 |
| 4.3.1 Harris基本原理 | 第52-54页 |
| 4.3.2 稠密点云Harris特征处理算法整体并行化策略及设计 | 第54-57页 |
| 4.3.3 稠密点云Harris特征处理并行算法的优化 | 第57-59页 |
| 4.4 稀疏点云重建GPU改进算法 | 第59-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 三维重建并行算法性能测试与分析 | 第64-81页 |
| 5.1 三维重建并行优化算法实验验证与性能对比 | 第64-75页 |
| 5.1.1 并行算法性能评价指标 | 第64页 |
| 5.1.2 基于MPI的 CMVS/PMVS粗粒度并行优化前后对比试验 | 第64-69页 |
| 5.1.3 GPU环境下面片优化环节的并行优化前后对比试验 | 第69-71页 |
| 5.1.4 GPU环境下稠密重建特征提取并行优化前后对比试验 | 第71-73页 |
| 5.1.5 GPU环境下稀疏重建特征提取并行优化前后对比试验 | 第73-74页 |
| 5.1.6 与Windows环境下使用专业软件的对比实验 | 第74-75页 |
| 5.2 三维重建并行算法的实际应用 | 第71-79页 |
| 5.3 本章小结 | 第79-81页 |
| 第六章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 研究总结 | 第81页 |
| 6.2 研究展望 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第89页 |
