第1章 绪论 1
1.1 移动机器人研究的发展现状 2
1.2 三维模型重建的主要研究内容 4
1.2.1 多视点深度图像配准 5
1.2.2 深度图像曲面重建 8
1.2.3 图像立体匹配方法 9
1.3 三维环境模型重建在移动机器人研究领域的应用与发展 17
1.4 基于移动机器人的三维室内环境模型重建方法 19
1.4.1 基于激光扫描的几何模型重建 20
1.4.2 基于图像立体匹配的模型重建 21
1.4.3 基于环境几何信息与颜色信息相结合的模型重建 26
第2章 中心折反射全方位摄像头标定与外极曲线计算 28
2.1 引言 28
2.2 中心折反射全方位摄像头成像模型 30
2.2.1 透视投影成像模型 31
2.2.2 中心折反射全方位摄像头成像模型 33
2.2.3 双曲面镜面、球面镜面和透视摄像头组成的全景视觉 33
2.3 中心折反射全方位摄像头标定方法 36
2.3.1 中心折反射全方位摄像头图像投影函数 36
2.3.2 中心折反射全方位摄像头标定 38
2.3.3 实验及其结果 42
2.4 全景图像外极曲线计算 45
2.4.1 外极线几何 46
2.4.2 外极曲线计算 48
2.4.3 实验及其结果 53
2.5 小结 55
第3章 全景图像立体匹配 57
3.1 引言 57
3.2 图割算法及其在图像立体匹配中的应用 59
3.2.1 图像立体匹配的能量函数 60
3.2.2 能量函数对应的图的构造 62
3.2.3 图的最小割（最大流）算法 66
3.3 基于图割算法的全景图像立体匹配 69
3.3.1 预处理 69
3.3.2 立体匹配 69
3.3.3 实验及其结果 70
3.4 小结 71
第4章 室内环境二维全局地图建立 73
4.1 引言 73
4.1.1 地图格式 74
4.1.2 SLAM问题 75
4.2 激光扫描匹配方法 79
4.3 基于正态分布转换的二维全局地图建立 79
4.3.1 正态分布转换 79
4.3.2 两次激光扫描匹配对准 83
4.3.3 牛顿迭代最优化算法 84
4.3.4 地图扩展与优化 85
4.3.5 实验及其结果 87
4.4 小结 88
第5章 激光扫描与全景图像相结合的室内环境三维模型建立 90
5.1 引言 90
5.2 基于激光扫描的室内环境三维模型建立 91
5.3 激光扫描与图像相结合的三维建模混合方法 93
5.4 激光扫描仪与全景视觉的联合标定 98
5.4.1 全景图像bird-view变换 98
5.4.2 联合标定 99
5.5 三维环境模型重建的两种流程 102
5.5.1 全景图像立体匹配流程 102
5.5.2 激光扫描流程 104
5.6 三维模型重建实验 105
5.6.1 Player/Stage 105
5.6.2 实验及其结果 106
5.7 小结 114
参考文献 115