| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及工作 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 本文主要工作 | 第18-19页 |
| 第二章 双目视觉机器人目标定位系统原理 | 第19-23页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 双目视觉系统基本理论 | 第19-22页 |
| 2.2.1 三维视觉原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 双目视觉系统原理 | 第20-21页 |
| 2.2.3 平行光轴双目视觉系统结构 | 第21-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 双目视觉机器人目标定位关键技术 | 第23-34页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 相机成像模型 | 第23-27页 |
| 3.2.1 坐标系统 | 第23-24页 |
| 3.2.2 相机模型推导 | 第24-26页 |
| 3.2.3 相机畸变模型 | 第26-27页 |
| 3.3 相机标定 | 第27-32页 |
| 3.3.1 相机标定原理与方法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于张正友法的相机标定 | 第29-32页 |
| 3.4 特征提取 | 第32-33页 |
| 3.4.1 图像预处理 | 第32-33页 |
| 3.4.2 图像特征提取 | 第33页 |
| 3.5 双目匹配 | 第33页 |
| 3.6 三维重建 | 第33页 |
| 3.7 小结 | 第33-34页 |
| 第四章 双目视觉立体匹配研究 | 第34-43页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 立体匹配原理 | 第34-38页 |
| 4.2.1 立体匹配及视差 | 第34-36页 |
| 4.2.2 立体匹配分类 | 第36-37页 |
| 4.2.3 立体匹配难点 | 第37-38页 |
| 4.2.4 立体匹配约束 | 第38页 |
| 4.3 立体匹配算法研究 | 第38-42页 |
| 4.3.1 匹配代价目标函数 | 第39-41页 |
| 4.3.2 基于代价函数的立体匹配 | 第41-42页 |
| 4.3.3 基于能量的立体匹配 | 第42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于Hopfield能量最小化立体匹配算法 | 第43-52页 |
| 5.1 简介 | 第43页 |
| 5.2 基于能量的立体匹配 | 第43-44页 |
| 5.2.1 立体匹配能量函数 | 第43-44页 |
| 5.3 基于Hopfield能量最小化立体匹配算法 | 第44-51页 |
| 5.3.1Hopfield神经网络 | 第45-46页 |
| 5.3.2 基于Hopfield神经网络的立体匹配 | 第46-47页 |
| 5.3.3 基于Hopfield能量最小化立体匹配 | 第47-50页 |
| 5.3.4 状态更新规则 | 第50-51页 |
| 5.4 小结 | 第51-52页 |
| 第六章 双目视觉机器人目标定位实验 | 第52-63页 |
| 6.1 相机标定实验 | 第52-57页 |
| 6.2 双目相机立体匹配实验 | 第57-60页 |
| 6.3 双目相机三维重建与目标定位实验 | 第60-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士期间主要研究成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
