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基于立体视觉的多气囊柔性人体腹部重建研究
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基于立体视觉的多气囊柔性人体腹部重建研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-12页
第一章 绪论
第12-24页
· 研究背景及意义
第12-13页
· 三维数字化人体建模国内外研究综述
第13-21页
· 三维人体数据获取
第15-17页
· 三维人体建模方法
第17-21页
· 论文主要内容和创新点
第21-22页
· 论文的章节安排
第22-24页
第二章 立体视觉的三维重建关键技术
第24-40页
· 引言
第24-25页
· 立体视觉系统
第25-26页
· 摄像机标定
第26-28页
· 特征提取与描述
第28-31页
· 特征检测
第29-30页
· 特征描述
第30-31页
· 特征配准
第31-38页
· 立体匹配
第31-36页
· 变形匹配
第36-38页
· 三维重建方法
第38-39页
· 小结
第39-40页
第三章 基于新组合不变矩与全局种子点生长算法的腹部三维重建
第40-61页
· 引言
第40-41页
· 光照鲁棒且抗模糊不变矩的立体匹配
第41-46页
· 光照鲁棒不变矩的构造
第41-42页
· 抗模糊不变矩的构造
第42-44页
· 融合梯度信息的典型相关分析
第44-46页
· 非特征点区域匹配
第46-48页
· 引入几何约束机制剔除误匹配对
第46-47页
· 全局种子点生长算法生成稠密三维点云
第47-48页
· 实验与结果分析
第48-59页
· 新组合不变矩性能验证实验
第48-50页
· 人体腹部重建过程
第50-59页
· 小结
第59-61页
第四章 基于立体视觉的腹部变形体型的三维重建与测量
第61-85页
· 引言
第61页
· 数字图像相关方法
第61-67页
· 整像素搜索原理
第62-64页
· 亚像素精确定位原理
第64-65页
· 三维数字图像相关方法
第65-67页
· 改进的三维数字图像算法
第67-72页
· 整像素搜索算法改进方案
第67-70页
· 基于互相学习的自适应PSO算法的亚像素精定位(MLADPSO)
第70-72页
· 实验结果与分析
第72-84页
· 实验设备及图像数据采集
第72-73页
· 整像素粗搜索实验
第73-81页
· 亚像素精定位实验
第81-84页
· 变形体型参数分析
第84页
· 小结
第84-85页
第五章 基于B-T免疫神经网络的立体匹配方法及其腹部三维重建
第85-101页
· 引言
第85-86页
· 概述
第86-89页
· 人工免疫系统原理及应用
第86-88页
· 免疫系统与神经网络
第88-89页
· 基于B-T免疫神经网络的立体匹配算法(Im-ANN)
第89-96页
· B-T免疫网络调节机理
第89页
· 基于B-T免疫网络的立体匹配算法
第89-94页
· B-T免疫神经网络模型
第94-96页
· 实验结果与分析
第96-100页
· 实验设备及图像数据采集
第96页
· 三种方法的特征匹配效果比较
第96-98页
· 腹部稠密三维点云生成及参数测量
第98-100页
· 小结
第100-101页
第六章 总结与展望
第101-104页
· 总结
第101-102页
· 展望
第102-104页
参考文献
第104-122页
致谢
第122-123页
附录
第123-124页
附录A 攻读博士学位期间取得的成果
第123-124页
附录B 攻读博士学位期间参与的项目
第124 页
本篇论文共
124
页,
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