| 摘要 | 第11-12页 |
| ABSTRACT | 第12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 引言 | 第13-15页 |
| 1.1.1 图像测量的应用背景 | 第13页 |
| 1.1.2 提高图像测量精度的方法 | 第13-15页 |
| 1.2 像机标定的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 传统的标定方法 | 第15-16页 |
| 1.2.2 基于主动视觉的标定方法 | 第16页 |
| 1.2.3 自标定方法 | 第16-17页 |
| 1.3 角点检测的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 基于图像灰度变化的角点检测 | 第17-18页 |
| 1.3.2 基于图像边缘的角点检测 | 第18-19页 |
| 1.4 边缘检测的研究现状 | 第19-21页 |
| 1.4.1 经典边缘检测方法 | 第19-20页 |
| 1.4.2 新的边缘检测方法 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第21页 |
| 1.6 本文的工作安排 | 第21-23页 |
| 第二章 基于邻域灰度变化的网格点提取算法 | 第23-47页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于灰度变化的像素级角点检测 | 第23-34页 |
| 2.2.1 常用的角点检测算子 | 第24-27页 |
| 2.2.2 Harris算子及其改进算法 | 第27-29页 |
| 2.2.3 实验比较与分析 | 第29-34页 |
| 2.3 亚像素级角点检测算法 | 第34-46页 |
| 2.3.1 常用的亚像素级角点检测技术 | 第34-35页 |
| 2.3.2 改进的基于二次曲面拟合的亚像素角点检测算法 | 第35-41页 |
| 2.3.3 实验比较与分析 | 第41-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于网格线交点的网格点检测算法 | 第47-71页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 像素级边缘检测算法 | 第48-55页 |
| 3.2.1 常用的边缘检测算子 | 第48-53页 |
| 3.2.4 实验与分析 | 第53-55页 |
| 3.3 亚像素级边缘检测算法 | 第55-68页 |
| 3.3.1 常用的亚像素边缘检测技术 | 第56-60页 |
| 3.3.2 改进的基于向量梯度内积的边缘检测算法 | 第60-62页 |
| 3.3.3 改进的基于高斯拟合的亚像素边缘检测算法 | 第62-65页 |
| 3.3.5 实验比较与分析 | 第65-68页 |
| 3.4 基于网格线交点的网格点提取 | 第68-70页 |
| 3.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第四章 基于网格点的平面像机标定 | 第71-83页 |
| 4.1 引言 | 第71页 |
| 4.2 摄相机模型 | 第71-73页 |
| 4.2.1 中心透视投影模型 | 第71-72页 |
| 4.2.2 像差模型 | 第72-73页 |
| 4.3 基于平面网格点的像机标定 | 第73-76页 |
| 4.3.1 平面场景成像关系 | 第73-74页 |
| 4.3.2 像机线性参数的求解 | 第74-76页 |
| 4.4 像机标定实验 | 第76-82页 |
| 4.4.1 实验设备 | 第76-77页 |
| 4.4.2 实验过程 | 第77-80页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第80-82页 |
| 4.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 结束语 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第90页 |