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基于多视图的三维景物重建技术研究
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基于多视图的三维景物重建技术研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
目录
第9-12页
CONTENTS
第12-15页
第一章 绪论
第15-27页
1.1 研究背景和意义
第15-16页
1.2 相关的国内外研究现状和分析
第16-24页
1.2.1 特征点提取与匹配的研究现状和分析
第19-20页
1.2.2 基本矩阵估计的研究现状和分析
第20页
1.2.3 摄像机自标定的研究现状和分析
第20-22页
1.2.4 三维景物重建的研究现状和分析
第22-23页
1.2.5 表面稠密化重建的研究现状和分析
第23-24页
1.2.6 基于多视图的三维景物重建研究工作中存在的问题
第24页
1.3 本文的主要研究内容和章节安排
第24-27页
1.3.1 主要研究内容
第24-26页
1.3.2 章节安排
第26-27页
第二章 相关的基础知识
第27-50页
2.1 摄像机成像模型
第27-30页
2.2 两视图几何
第30-37页
2.2.1 基本矩阵
第30-32页
2.2.2 单应矩阵
第32-36页
2.2.3 本质矩阵
第36-37页
2.3 三视图几何
第37-38页
2.4 多视图几何
第38-39页
2.5 特征点提取与匹配
第39-46页
2.5.1 Harris算法
第40-43页
2.5.2 SIFT算法
第43-46页
2.6 多视图的迭代重建
第46-47页
2.7 集束调整
第47-49页
2.8 本章小结
第49-50页
第三章 基于改进MLESAC算法的基本矩阵估计
第50-63页
3.1 引言
第50页
3.2 常见的基本矩阵估计算法
第50-56页
3.2.1 归一化8点算法
第50-52页
3.2.2 基于几何误差的非线性算法
第52页
3.2.3 RANSAC算法
第52-54页
3.2.4 MLESAC算法
第54-56页
3.3 基于IM-MLESAC算法的基本矩阵估计
第56-58页
3.3.1 基本矩阵初始值的获取
第56-57页
3.3.2 匹配集精度的提高
第57页
3.3.3 基于IM-MLESAC算法的基本矩阵估计
第57-58页
3.3.4 性能分析
第58页
3.4 实验与结果分析
第58-62页
3.5 本章小结
第62-63页
第四章 基于GA-PSO算法的摄像机自标定
第63-77页
4.1 引言
第63页
4.2 绝对二次曲线和绝对二次曲面
第63-65页
4.3 Kruppa方程
第65-66页
4.4 基于GA-PSO算法的摄像机自标定
第66-73页
4.4.1 基于Kruppa方程优化代价函数的建立
第66-67页
4.4.2 遗传算法(GA)
第67-69页
4.4.3 粒子群算法(PSO)
第69-70页
4.4.4 GA-PSO算法
第70-72页
4.4.5 基于GA-PSO算法的摄像机自标定
第72-73页
4.5 实验与结果分析
第73-76页
4.6 本章小结
第76-77页
第五章 基于L_1与空间点分类的三维景物重建
第77-99页
5.1 引言
第77页
5.2 问题描述
第77-79页
5.3 拟凸函数和二阶锥规划
第79-81页
5.4 基于L_1-SPC的三维景物重建
第81-89页
5.4.1 局外点的剔除
第81-83页
5.4.2 两视图可见空间点的重建
第83-85页
5.4.3 多视图可见空间点的重建
第85-87页
5.4.4 基于L_1-SPC的三维景物重建
第87-88页
5.4.5 性能分析
第88-89页
5.5 实验与结果分析
第89-97页
5.6 本章小结
第97-99页
第六章 基于多视图的三维景物中平表面重建
第99-112页
6.1 引言
第99页
6.2 基于两视图的三维景物中平表面重建
第99-101页
6.3 基于多视图的三维景物中平表面重建
第101-107页
6.3.1 基于最小化反投影误差的平表面重建模型
第102-104页
6.3.2 基于最小化转移误差的平表面重建模型
第104-105页
6.3.3 基于多视图的三维景物中平表面重建
第105-107页
6.4 实验与结果分析
第107-111页
6.5 本章小结
第111-112页
总结
第112-114页
参考文献
第114-125页
攻读博士学位期间发表和完成的论文
第125-126页
攻读博士学位期间获得的奖励和参与的项目
第126-128页
致谢
第128页
本篇论文共
128
页,
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