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光度立体与结构光融合的水下三维重建
 
     论文目录
 
摘要第9-10页
abstract第10-11页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 三维重建算法国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 结构光法第13-14页
        1.2.2 光度立体法第14-15页
        1.2.3 融合法第15页
        1.2.4 水下三维重建算法第15-16页
    1.3 论文的创新性第16-17页
    1.4 论文的主要内容及结构安排第17-19页
第2章 相关算法的理论基础及实验环境第19-42页
    2.1 结构光重建法的理论基础第19-30页
        2.1.1 摄像机模型第19-23页
        2.1.2 摄像机标定第23-27页
        2.1.3 激光三角法原理第27页
        2.1.4 本文结构光校准与重建算法第27-30页
    2.2 光度立体重建法的理论基础第30-35页
        2.2.1 法向求解第30-32页
        2.2.2 法向积分第32-34页
        2.2.3 本文光度立体重建法实验第34-35页
    2.3 神经网络的理论基础第35-41页
        2.3.1 bp神经网络第35-39页
        2.3.2 广义回归神经网络(GRNN)第39-41页
    2.4 本章小结第41-42页
第3章 水下结构光特征点的提取与重建第42-71页
    3.1 引言第42-43页
    3.2 结构光特征点提取的常用算法第43-44页
        3.2.1 极值法第43页
        3.2.2 阈值法第43-44页
        3.2.3 灰度重心法第44页
    3.3 本文结构光图像的预处理第44-48页
        3.3.1 水下成像模型第44-45页
        3.3.2 水下结构光图像去后向散射第45-48页
    3.4 本文光条中心特征点的提取第48-52页
    3.5 结构光特征点的高度重建第52-70页
        3.5.1 常用提取方法提取的特征点重建结果第53-58页
        3.5.2 本文提取方法提取的特征点重建结果及异常点处理第58-67页
        3.5.3 不同提取方法的性能比较第67-70页
    3.6 本章小结第70-71页
第4章 水下光度立体重建第71-86页
    4.1 目标表面梯度求解第71-74页
        4.1.1 超定方程求解方法第71-72页
        4.1.2 求解梯度第72-74页
    4.2 梯度积分第74-85页
        4.2.1 梯度积分方法的评价第75-81页
        4.2.2 积分曲面的矫正第81-85页
    4.3 本章小结第85-86页
第5章 光度立体重建法与结构光重建法的融合第86-95页
    5.1 高度信息的映射第86-94页
        5.1.1 网络结构与网络参数的确定第87-88页
        5.1.2 实验结果第88-94页
    5.2 本章小结第94-95页
第6章 总结与展望第95-97页
参考文献第97-103页
攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的学术论文第103-104页
致谢第104页

 
 
论文编号BS4084946,这篇论文共104
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