基于ORB算法的双目视觉测量研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 视觉测量发展概况 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内外视觉测量研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 国内外视觉测量发展方向 | 第10页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 双目视觉测量原理 | 第12-27页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 双目视觉测量模型 | 第12-18页 |
| 2.2.1 相关坐标系 | 第12-13页 |
| 2.2.2 摄像机成像模型 | 第13-16页 |
| 2.2.3 双目视觉测量模型 | 第16-18页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第18-21页 |
| 2.3.1 张正友标定法原理 | 第19-20页 |
| 2.3.2 立体标定 | 第20-21页 |
| 2.4 极线几何与立体校正 | 第21-26页 |
| 2.4.1 极线几何关系 | 第21-22页 |
| 2.4.2 极线约束方程 | 第22-24页 |
| 2.4.3 立体校正 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进ORB特征检测算法 | 第27-42页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 特征点提取算法 | 第27-35页 |
| 3.2.1 SIFT算法 | 第27-32页 |
| 3.2.2 FAST算法 | 第32-35页 |
| 3.3 特征点描述算法 | 第35-37页 |
| 3.3.1 基于梯度直方图特征描述 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于比较二进制特征描述 | 第36-37页 |
| 3.4 改进ORB特征检测 | 第37-41页 |
| 3.4.1 ORB算法特征检测 | 第37-38页 |
| 3.4.2 ORB算法特征描述 | 第38-39页 |
| 3.4.3 改进ORB特征检测 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 立体匹配及视觉测距 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42页 |
| 4.2 立体匹配常用的约束 | 第42-43页 |
| 4.3 匹配方法分类 | 第43-45页 |
| 4.3.1 基于图像灰度的区域匹配算法 | 第43-44页 |
| 4.3.2 基于特征的图像匹配算法 | 第44-45页 |
| 4.3.3 基于相位的图像匹配算法 | 第45页 |
| 4.4 改进的ORB立体匹配 | 第45-49页 |
| 4.4.1 常用距离函数 | 第45-46页 |
| 4.4.2 改进的ORB匹配搜索策略 | 第46-49页 |
| 4.5 双目视觉立体匹配优化 | 第49-52页 |
| 4.5.1 RANSAC算法 | 第49-50页 |
| 4.5.2 PROSAC算法 | 第50-52页 |
| 4.6 实验及仿真分析 | 第52-59页 |
| 4.6.1 匹配优化实验 | 第52-54页 |
| 4.6.2 尺度变化匹配实验 | 第54-55页 |
| 4.6.3 目标点位置测量实验 | 第55-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
