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红外与可见光三维点云融合算法研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 课题背景与研究意义第10-14页
        1.1.1 计算机视觉理论发展概述第10-11页
        1.1.2 立体视觉的技术背景与研究意义第11页
        1.1.3 点云处理理论背景与研究意义第11-12页
        1.1.4 课题研究意义第12-14页
    1.2 相关技术研究现状第14-17页
        1.2.1 立体视觉技术研究现状第14-15页
        1.2.2 点云处理技术研究现状第15-17页
    1.3 论文的主要工作第17页
    1.4 论文章节安排第17-18页
    1.5 本章小结第18-20页
第2章“双双目”系统及其标定第20-42页
    2.1“双双目”系统结构第20-25页
        2.1.1 双目立体视觉基本原理第20-22页
        2.1.2 系统整体结构第22-23页
        2.1.3 红外相机选型第23-24页
        2.1.4 可见光相机选型第24页
        2.1.5 二向色镜选型第24-25页
    2.2 系统标定方案第25-40页
        2.2.1 针孔相机模型第25-26页
        2.2.2 相机标定方法简介第26-27页
        2.2.3 系统标定流程第27-28页
        2.2.4 标定靶标设计第28-30页
        2.2.5 标定原理第30-35页
        2.2.6 标定实验第35-40页
    2.3 小结第40-42页
第3章 图像立体匹配第42-60页
    3.1 立体匹配算法简介第42-44页
        3.1.1 常用约束关系第42-43页
        3.1.2 相似性判断标准第43-44页
    3.2 双目相机的极线矫正第44-47页
        3.2.1 双目相机的极线模型第44-45页
        3.2.2 极线矫正方法第45-47页
    3.3 图像立体匹配算法第47-51页
        3.3.1 图像立体匹配算法简介第47-50页
        3.3.2 立体匹配实验第50-51页
    3.4 图像分割与Snake算法第51-58页
        3.4.1 图像分割算法简介第51-52页
        3.4.2 Snake算法理论简介第52-54页
        3.4.3 图像分割算法实验第54-58页
    3.5 本章小结第58-60页
第4章 点云预处理及质量评价第60-72页
    4.1 点云滤波第60-66页
        4.1.1 点云滤波简介第60页
        4.1.2 kd-tree第60-62页
        4.1.3 点云曲率及法向量估计第62-64页
        4.1.4 点云滤波实验第64-66页
    4.2 点云质量评价第66-71页
        4.2.1 点云质量评价简介第66-67页
        4.2.2 RANSAC算法简介第67-68页
        4.2.3 点云质量评价第68-71页
    4.3 本章小结第71-72页
第5章 点云配准与融合第72-84页
    5.1 点云配准第72-79页
        5.1.1 点云配准简介第72-73页
        5.1.2 点云初始配准第73-75页
        5.1.3 点云精确配准第75-79页
    5.2 点云融合第79-83页
        5.2.1 点云融合简介第79页
        5.2.2 基于法向约束的点云融合算法第79-81页
        5.2.3 点云融合实验第81-83页
    5.3 本章小结第83-84页
第6章 点云曲面重建与精度实验第84-90页
    6.1 点云曲面重建第84-86页
        6.1.1 点云曲面重建技术简介第84页
        6.1.2 Greedy Projection Triangulation三角化曲面重建算法第84-86页
    6.2 融合点云测量精度测实验第86-89页
        6.2.1 融合点云测量精度第86-89页
    6.3 本章小结第89-90页
第7章 全文总结与展望第90-92页
    7.1 全文总结第90-91页
    7.2 课题展望第91-92页
参考文献第92-98页
发表论文及参加科研情况说明第98-99页
致谢第99-100页

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