基于SFM的人体模型三维重建关键技术研究



基于SFM的人体模型三维重建关键技术研究

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基于SFM的人体模型三维重建关键技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章引言	第10-14页
1.1 课题的研究背景及意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-12页
1.3 研究工作的内容及创新点	第12页
1.4 论文结构框架	第12-14页
第2章 SFM算法理论基础	第14-23页
2.1 摄像机的标定	第14-20页
2.1.1 坐标系	第14-16页
2.1.2 小孔成像模型	第16-17页
2.1.3 摄像机的标定	第17-19页
2.1.4 畸变校正	第19-20页
2.2 特征提取与匹配	第20-22页
2.2.1 尺度空间	第21页
2.2.2 局部极值点检测	第21-22页
2.2.3 分配特征点方向	第22页
2.2.4 生成SIFT描述子	第22页
2.3 本章小结	第22-23页
第3章基于改进SFM的稀疏重建	第23-34页
3.1 基于改进RANSAC的误匹配点剔除	第23-28页
3.1.1 RANSAC误匹配点剔除	第23-25页
3.1.2 改进RANSAC误匹配点剔除	第25-27页
3.1.3 实验结果分析	第27-28页
3.2 SFM稀疏点云生成	第28-33页
3.2.1 双目视觉与极线约束	第29页
3.2.2 本征矩阵与基础矩阵	第29-31页
3.2.3 恢复投影矩阵	第31页
3.2.4 三角化	第31-32页
3.2.5 SFM生成点云	第32-33页
3.3 本章小结	第33-34页
第4章基于PCL滤波的人体模型生成	第34-48页
4.1 PCL点云滤波	第34-39页
4.1.1 PCL简介	第35页
4.1.2 PCL点云滤波	第35-38页
4.1.3 实验结果分析	第38-39页
4.2 CMVS/PMVS点云稠密重建	第39-43页
4.3 泊松表面重建	第43-47页
4.3.1 理论基础	第43-45页
4.3.2 算法实现	第45-47页
4.4 本章小结	第47-48页
第5章算法实现与实验结果分析	第48-57页
5.1 人体模型三维重建流程	第48-49页
5.2 开发语言与开发平台	第49-50页
5.2.1 开发语言	第49页
5.2.2 开发平台	第49-50页
5.3 人体模型三维重建流程实现	第50-56页
5.3.1 图像获取	第50页
5.3.2 棋盘格标定与畸变校正	第50-52页
5.3.3 SIFT特征提取匹配与误匹配点剔除	第52页
5.3.4 SFM稀疏点云生成	第52-53页
5.3.5 稠密点云生成	第53-54页
5.3.6 人体模型生成	第54-56页
5.4 本章小结	第56-57页
第6章全文总结与展望	第57-58页
参考文献	第58-61页
致谢	第61-62页
附录1 攻读硕士学位期间获得的成果奖励	第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第63页

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