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基于影像的三角网表面模型优化

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基于影像的三角网表面模型优化
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第一章 引言第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于影像的三维表面重建研究现状第10-11页
        1.2.2 变分三角网表面模型优化及其研究现状第11-13页
    1.3 研究内容与贡献第13-14页
    1.4 论文安排第14-15页
第二章 相机成像模型,坐标系定义与初始表面模型构建第15-23页
    2.1 相机成像模型第15页
    2.2 坐标系定义与坐标转换第15-17页
        2.2.1 坐标系定义第15-16页
        2.2.2 坐标系间转换关系第16-17页
    2.3 半全局影像匹配第17-19页
    2.4 三角网表面模型构建第19-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第三章 基于变分方法的表面优化重建第23-41页
    3.1 变分法第23-25页
        3.1.1 泛函第23页
        3.1.2 泛函的极值与泛函的变分第23-24页
        3.1.3 泛函取极值的必要条件-欧拉方程第24-25页
    3.2 梯度下降法第25-26页
    3.3 基于变分法的表面优化重建第26-30页
        3.3.1 变分法表面优化问题第26-29页
        3.3.2 基于变分的三角网表面模型优化第29-30页
        3.3.3 积分域的选择第30页
    3.4 表面演化过程中的平滑项第30-32页
    3.5 弱纹理平面区域的平滑项第32-33页
    3.6 表面优化基本流程第33-39页
        3.6.1 影像对筛选第34-35页
        3.6.2 三角网向像平面的投影第35-37页
        3.6.3 影像重投影第37页
        3.6.4 影像匹配代价表面梯度计算和表面平滑梯度计算第37-38页
        3.6.5 更新表面顶点第38-39页
    3.7 影像匹配代价梯度值和平滑梯度的平衡第39-40页
    3.8 本章小结第40-41页
第四章 基于CPU和 GPU的表面演化过程加速第41-54页
    4.1 CPU加速第41-43页
        4.1.1 使用积分图计算影像相关系数第41-42页
        4.1.2 舍弃影像梯度小的区域第42页
        4.1.3 多线程实现粗粒度任务并行第42-43页
    4.2 GPU加速第43-53页
        4.2.1 GPU加速基础原理第43-44页
        4.2.2 GPU的处理单元的物理结构第44-45页
        4.2.3 GPU处理单元的逻辑结构第45-46页
        4.2.4 GPU线程调度第46页
        4.2.5 合理使用存储类型第46-48页
        4.2.6 流并行第48-53页
    4.3 CPU+GPU加速第53页
    4.4 本章小结第53-54页
第五章 实验与结果第54-64页
    5.1变分表面优化实验第51-58页
    5.2 引入平面平滑项表面优化结果对比试验第58-60页
    5.3 考虑影像分辨率的影像匹配代价梯度加权第60-61页
    5.4 表面演化过程加速测试实验第61-63页
        5.4.1 数据和硬件设备介绍第61页
        5.4.2 表面演化耗时统计结果第61-62页
        5.4.3 实验结果评价第62-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第六章 总结与展望第64-66页
    6.1 研究内容总结第64页
    6.2 贡献与创新第64-65页
    6.3 不足与展望第65-66页
参考文献第66-69页
致谢第69页

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