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基于无人机航拍图像的三维重建SfM算法研究
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基于无人机航拍图像的三维重建SfM算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-14页
　　　　1.1 研究背景与意义第7-8页
　　　　1.2 国内外相关研究现状第8-12页
　　　　　　　　1.2.1 传统SfM方法第8-10页
　　　　　　　　1.2.2 基于深度学习的SfM第10-11页
　　　　　　　　1.2.3 基于无人机航拍图像的三维重建第11页
　　　　　　　　1.2.4 小结第11-12页
　　　　1.3 研究目标与主要工作内容第12-13页
　　　　1.4 论文的组织结构第13-14页
第二章 SfM基本原理与技术分析第14-28页
　　　　2.1 两视图重建原理第14-19页
　　　　　　　　2.1.1 坐标变换与相机模型第14-16页
　　　　　　　　2.1.2 对极约束第16-17页
　　　　　　　　2.1.3 图像特征提取与匹配第17-18页
　　　　　　　　2.1.4 三角定位第18页
　　　　　　　　2.1.5 模型优化第18-19页
　　　　　　　　2.1.6 小结第19页
　　　　2.2 主流SfM方法原理第19-26页
　　　　　　　　2.2.1 增量式SfM第19-22页
　　　　　　　　2.2.2 全局式SfM第22-24页
　　　　　　　　2.2.3 混合式SfM第24-25页
　　　　　　　　2.2.4 DSfM相关研究第25-26页
　　　　2.3 传统SfM方法的测试对比与分析第26-27页
　　　　2.4 本章小结第27-28页
第三章 分层混合式SfM研究与实验测试第28-47页
　　　　3.1 方法概述第28-29页
　　　　3.2 方法的原理与实现第29-34页
　　　　　　　　3.2.1 旋转平均理论第29-30页
　　　　　　　　3.2.2 分层聚类第30-31页
　　　　　　　　3.2.3 全局旋转估计第31-32页
　　　　　　　　3.2.4 主干蔟全局式重建第32-33页
　　　　　　　　3.2.5 增量式相机位姿估计与优化第33-34页
　　　　3.3 实验测试第34-46页
　　　　　　　　3.3.1 聚类与旋转估计实验第35页
　　　　　　　　3.3.2 四种SfM方法对比实验与结果分析第35-40页
　　　　　　　　3.3.3 参照激光数据为基准的对比实验与误差分析第40-45页
　　　　　　　　3.3.4 基于无人机航拍图像的三维重建实验第45-46页
　　　　3.4 本章小结第46-47页
第四章 基于深度学习的SfM研究与实验测试第47-58页
　　　　4.1 DSfM的原理第47-50页
　　　　　　　　4.1.1 CNN模型结构第48-49页
　　　　　　　　4.1.2 损失函数构建第49-50页
　　　　4.2 DSfM实验与分析第50-54页
　　　　　　　　4.2.1 特定场景重建实验第50-51页
　　　　　　　　4.2.2 两视图重建的稠密点云对比实验与分析第51-53页
　　　　　　　　4.2.3 相机位姿恢复的误差对比分析第53-54页
　　　　4.3 传统SfM与深度学习方法结合的重建实验第54-57页
　　　　　　　　4.3.1 方法流程简述第54页
　　　　　　　　4.3.2 实验测试第54-57页
　　　　4.4 本章小结第57-58页
总结与展望第58-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果第64

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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