ВВЕДЕНИЕ.
ГЛАВА 1. СИСТЕМА РЕКОНСТРУКЦИИ 3Х МЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ ПО
НАБОРУ ИЗОБРАЖЕНИЙ.
1.1 Обзор существующих подходов
1.2 Предлагаемая система.
ГЛАВА 2. РОБАСТНАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ.
2.1 Постановка задачи
2.2 Робастная оценка параметров модели
2.2.1 Общая схема оценки параметров на основе случайных выборок б
2.2.2 Робастное уточнение оценки параметров модели.
2.3 Обзор существующих алгоритмов на основе случайных выборок
2.3.1 Варианты оценочных функции.
2.3.2 Варианты схемы выборки.
2.3.3 Модификации схемы оценки модели
2.3.4 Другие модификации.
2.4 Колебания шума в последовательности оценок
2.4. 1 Задача оценки позы камеры.
2.4.2 Колебание шума.
2.5 Предлагаемый алгоритм
2.5.1 Оценка максимального правдоподобия.
2.5.2 Оценка параметров шума в исходных данных.
2.5.3 Критерий остановки.
2.5.4 Оценка параметров смеси вероятностей на выборке исходных данных
2.5.5 Локальная оптимизация
2.5.6 Полная схема алгоритма С.
2.6 Нелинейная минимизация
2.6.1 Оценка параметров смеси по текущей гипотезе
2.6.2 Параметры смеси как свободные параметры модели.
2.7 Применение алгоритма на реальных данных
2.8 Применение алгоритма на синтетических данных.
2.8.1 Тесты на синтетических данных подгонка линий.
2.8.2 Оценка позы камеры тесты на синтетических данных.
2.9 Заключение.
ГЛАВА 3. ОТСЛЕЖИВАНИЕ ТОЧЕЧНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ
3.1 Постановка задачи.
3.1.1 Критерии качества набора следов точечных особенностей.
3.1.2 Исходные последовательности изображений.
3.1.3 Подзадачи.
3.2 Обзор.
3.2.1 Обнаружение точечных особенностей.
3.2.2 Виды алгоритмов поиска соответствий.
3.2.3 Краткий обзор методов сопоставления точечных особенностей.
3.2.4 Краткий обзор методов отслеживания точечных особенностей
3.2.5 Сравнение алгоритмов отслеживания и сопоставления.
3.2.6 Обзор алгоритмов сегментации ложных следов и соответствий.
3.2.7 Обзор алгоритмов построения набора следов точечных особенностей
3.3 Предлагаемый алгоритм построения набора следов
3.3.1 Управляемое слежение
3.3.2 Управляемое сопоставление.
3.3.3 Коррекция следов по точечным особенностям.
3.3.4 Инициализация следов с разбиением на корзины
3.3.5 Выбор ключевых кадров.
3.3.6 Общая структура алгоритма.
3.3.7 Применение алгоритма на реачьных данных.
3.4 Алгоритм построения следов в видеопоследовательностях с изменениями
резкости.
3.4.1 Предлагаемый алгоритм.
3.4.2 Определение резкости изображений
3.4.3 Зависимость количества найденных особенностей от резкости
изображения.
3.4.4 Сопоставление особенностей и сегментация ложных.
3.4.5 Сопоставление особенностей до и после дефектного участка
3.4.6 Применение алгоритма на реальных данных.
3.5 Заключение
ГЛАВА 4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ КАМЕРЫ
4.1 Постановка задачи
4.2 Обзор существующих алгоритмов
4.2.1 Общий подход к решению задачи структуры и движения.
4.2.2 Подзадачи
4.2.3 Инициализация движения.
4.2.4 Инициализация 3х мерной структуры.
4.2.5 Выбор ключевых кадров для инициализации движения камеры
4.2.6 Определение позы камеры
4.2.7 Уточнение структуры
4.2.8 Метод связок.
4.2.9 Алгоритмы определения структуры и движения.
4.3 Предлагаемый алгоритм.
4.3.1 Общая схема.
4.3.2 Разбиение последовательности на сегменты
4.3.3 Вычисление траектории движения на сегменте
4.3.4 Объединение траектории камеры на сегментах
4.4 Применение предложенного алгоритма на реальных данных.
4.5 Заключение
ГЛАВА 5. ПОСТРОЕНИЕ 3Х МЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ.
5.1 Постановка задачи.
5.1.1 Сеточная модель трехмерного объекта.
5.1.2 Набор изображений с глубиной
5.1.3 Параметрические модели
5.1.4 Классификация методов построения 3х мерных моделей.
5.2 Подгонка параметрической модели.
5.2.1 Выделение объектов
5.2.2 Краткий обзор существующих методов
5.2.3 Подгонка цилиндра.
5.2.4 Подгонка параллелепипеда
5.2.5 Текстурирование модели по изображениям
5.3 Алгоритм реконструкции на основе плотного стерео
3.3.1 Построение карты глубины
3.3.2 Совместный анализ карт глубины
5.3.3 Редактирование модели.
5.4 Результаты применения на реальных данных.
5.5 Заключение.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.
ПРИЛОЖЕНИЕ А.
А.1 Свойства перспективной проекции
А.2. Эпиполярная геометрия.
ЛИТЕРАТУРА
- Київ+380960830922