基于机器视觉的物体几何尺寸测量算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的工程背景 | 第7-8页 |
| ·相关领域研究现状 | 第8-11页 |
| ·计算机视觉检测技术的发展现状 | 第8-10页 |
| ·汽车尺寸检测的发展现状 | 第10-11页 |
| ·本课题的研究意义及来源 | 第11页 |
| ·论文研究思路以及主要内容 | 第11-13页 |
| ·论文研究思路 | 第11页 |
| ·论文的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 2 摄像机标定 | 第13-31页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·摄像机标定方法 | 第13-19页 |
| ·传统标定方法 | 第14-16页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第16-17页 |
| ·自标定方法 | 第17-19页 |
| ·基于透视模型的摄像机线性标定方法 | 第19-25页 |
| ·摄像机线性模型的建立 | 第19-20页 |
| ·坐标系的建立 | 第20-22页 |
| ·摄像机投影矩阵的计算 | 第22-25页 |
| ·标定参照物 | 第25-26页 |
| ·标定实验及结果 | 第26-29页 |
| ·实验的相关硬件及安装简介 | 第26页 |
| ·标定实验的过程及结果 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 3 图像预处理 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·背景差分法提取目标物 | 第31-35页 |
| ·算法原理 | 第31-33页 |
| ·差值模型及算法实现 | 第33-35页 |
| ·边缘检测 | 第35-37页 |
| ·特征点提取 | 第37-43页 |
| ·Harris角点算子 | 第37-38页 |
| ·扫描式特征点检测方法 | 第38-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 4 立体视觉匹配算法 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·匹配技术的基本算法与选取 | 第45-47页 |
| ·匹配策略与匹配准则的选择 | 第47-48页 |
| ·匹配策略 | 第47-48页 |
| ·匹配准则 | 第48页 |
| ·匹配算法步骤 | 第48-52页 |
| ·基于点特征的匹配 | 第48-49页 |
| ·基于相关方式建立候选匹配 | 第49页 |
| ·双向最大相关系数粗匹配 | 第49-51页 |
| ·极线约束 | 第51页 |
| ·区域灰度约束 | 第51-52页 |
| ·匹配试验结果与分析 | 第52-53页 |
| ·对扫描式提取的特征点的匹配方法 | 第53-54页 |
| ·匹配方法原理 | 第53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 三维重建 | 第55-61页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·基于线性标定方法的三维重建 | 第55-56页 |
| ·三维重建过程 | 第56-58页 |
| ·实验与分析 | 第58-59页 |
| ·尺寸测量 | 第58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·精度分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第71页 |
| 参编教材 | 第71页 |
