【摘 要】
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作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,三维重建技术有着很高的理论研究价值和广泛的应用前景.该论文在前人的基础上,对文献中三维重建领域存在的一些主要问题进行了研究,
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作为计算机视觉领域中的重要研究方向之一,三维重建技术有着很高的理论研究价值和广泛的应用前景.该论文在前人的基础上,对文献中三维重建领域存在的一些主要问题进行了研究,所完成的工作主要有：（1）利用L_M方法解决了运动重建中的捆绑调整问题,该方法在我们研究组的三维重建系统实现中得到了很好的应用.（2）系统研究了立体视觉中两副图像间的匹配问题.在短基线情况下,着重介绍了一种基于极线的点匹配方法,并针对该方法提出了一些改进的措施;在长基线情况下,介绍了当前主要的几种解决方法,并且就其中的一些方法给出了实验结果.（3）直接提取是基于特征的模式识别的一个重要步骤.由于图像特征点的离散误差和特征点提取过程中的位移现象,使得由二图像点所确定的直线的参数随之产生某种不确定性.该文比较系统地研究了这种不确定性的分布,并讨论了这些理论结果在计算机视觉中的应用.（4）天文学中的星表匹配问题一直是天文观测中的核心问题之一,也是一个典型的模式识别问题.该文利用RANSAC方法对星表的自动匹配问题进行了研究.实验结果表明该方法能够快速有效地完成星表匹配的问题.
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