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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

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