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基于稠密光流的高分辨率三维场景重建方法研究 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 三维场景重建技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的研究内容与章节结构 | 第12-14页 |
| 第二章 三维重建基础理论 | 第14-25页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第14-17页 |
| 2.2 镜头畸变 | 第17-18页 |
| 2.3 摄像机外参矩阵 | 第18-19页 |
| 2.4 单应性矩阵 | 第19-20页 |
| 2.5 摄像机标定实现 | 第20-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于金字塔特征与光流匹配的全局姿态优化方法 | 第25-52页 |
| 3.1 图像匹配 | 第25-35页 |
| 3.1.1 特征提取与匹配 | 第26-32页 |
| 3.1.2 光流匹配 | 第32-35页 |
| 3.2 初始姿态估计与极线优化 | 第35-40页 |
| 3.2.1 2D-2D姿态估计 | 第36-39页 |
| 3.2.2 极线优化 | 第39-40页 |
| 3.3 新图像姿态估计与整体优化方法 | 第40-47页 |
| 3.3.1 空间点计算 | 第40-41页 |
| 3.3.2 2D-3D姿态估计 | 第41-44页 |
| 3.3.3 姿态整体优化 | 第44-47页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于稠密光流的高分辨率三维场景构建及3D显示 | 第52-71页 |
| 4.1 稠密光流 | 第52-61页 |
| 4.1.1 基于多项式近似的稠密光流算法 | 第53-55页 |
| 4.1.2 基于深度学习的稠密光流算法 | 第55-59页 |
| 4.1.3 稠密光流实验结果及分析 | 第59-61页 |
| 4.2 高分辨率模型构建 | 第61-64页 |
| 4.2.1 稠密点云 | 第61-62页 |
| 4.2.2 表面重建生成高分辨率模型 | 第62-64页 |
| 4.3 高分辨率模型3D显示 | 第64-70页 |
| 4.3.1 立体视觉原理 | 第65-66页 |
| 4.3.2 基于柱透镜光栅的3D显示 | 第66-68页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第68-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第78页 |
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