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基于形变模型由立体序列图像恢复3D物体形状

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目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 3D物体形状恢复的意义

1.2 3D物体形状恢复现状

1.3本文的主要研究工作

第二章 基于活动轮廓的图像动态分割

2.1引言

2.2活动轮廓

2.3基于自适应活动轮廓的图象分割

2.3.1二种新的外部能量

2.3.2活动轮廓参数的自适应调整

2.3.3模型迭代终止条件

2.4基于活动轮廓的多分辨率分割算法

2.5运动物体的动态分割

2.6实验结果

2.7小节

第三章 物体3D信息的获取

3.1引言

3.2摄像机模型及坐标系

3.3基于物理模型的立体匹配方法

3.3.1立体匹配

3.3.2基于物理模型的立体匹配方法

3.4空间点重建

3.5实验结果

3.6小节

第四章 基于形变模型的3D表面恢复

4.1引言

4.2 3D运动估计

4.3基于形变模型的3D表面恢复

4.3.1形变模型

4.3.2运动方程

4.4基于有限元法的表面模型的3D表面恢复

4.4.1表面恢复的动态有限元方程

4.4.2三角形单元和单元形函数

4.4.3模型的自适应变化

4.5实验结果

4.6小节

第五章 基于水平集方法的3D表面恢复

5.1引言

5.2水平集方法

5.3基于水平集方法的3D表面恢复

5.3.1水平集模型

5.3.2延伸速度

5.3.3基于水平集方法的3D表面恢复

5.4基于水平集模型的3D表面恢复快速算法

5.4.1基于狭窄区域的快速算法

5.4.2多尺度3D表面恢复算法

5.5实验结果

5.6小节

第六章 结束语

6.1本文所作工作的总结

6.2有待进一步研究的问题

参考文献

附录一攻博期间发表的论文

附录二攻博期间研究项目

致谢

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摘要

物体形状是物体的重要特征,物体形状恢复在虚拟现实、自控制车辆、机器人等3D环境分析、监控系统中物体的跟踪、识别、生物医学图象处理、工业在线自动检测等领域有广泛的应用前景.该文结合由立体视觉求深度和形变模型等方法,提出了在形变模型框架下从2D立体序列图像恢复物体3D形状的方法.

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