基于结构光立体视觉的三维测量技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 结构光三维测量技术研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外文献综述分析 | 第15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 结构光立体视觉三维测量系统原理 | 第17-30页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 基于结构光立体视觉的三维测量系统原理 | 第17-26页 |
| 2.2.1 双目立体视觉测量原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 图像校正 | 第20-22页 |
| 2.2.3 立体匹配 | 第22-24页 |
| 2.2.4 点云重构 | 第24-26页 |
| 2.3 相机标定原理 | 第26-29页 |
| 2.3.1 相机模型建立 | 第26-28页 |
| 2.3.2 相机标定原理 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 图像特征匹配算法研究 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 特征提取 | 第30-39页 |
| 3.2.1 特征提取算法 | 第30-37页 |
| 3.2.2 特征编码 | 第37-39页 |
| 3.3 特征匹配 | 第39-45页 |
| 3.3.1 相似性度量初匹配 | 第39-42页 |
| 3.3.2 RANSAC算法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 图像金字塔 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于点云数据的三维重构技术研究 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 点云配准算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 常见点云配准方法 | 第46-47页 |
| 4.2.2 KD-tree邻域搜索方法 | 第47-49页 |
| 4.2.3 ICP算法 | 第49-50页 |
| 4.3 点云重构算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 点云预处理 | 第50-53页 |
| 4.3.2 三角网格重构 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 系统标定和精度分析 | 第56-75页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 实验系统模型及精度分析 | 第56-59页 |
| 5.2.1 实验系统模型 | 第56-57页 |
| 5.2.2 系统精度分析 | 第57-59页 |
| 5.3 相机标定与图像校正 | 第59-63页 |
| 5.3.1 相机标定 | 第59-61页 |
| 5.3.2 图像校正 | 第61-63页 |
| 5.4 立体匹配结果及精度分析 | 第63-70页 |
| 5.4.1 特征提取结果及分析 | 第63-66页 |
| 5.4.2 特征匹配结果及分析 | 第66-70页 |
| 5.5 三维测量结果及分析 | 第70-74页 |
| 5.5.1 点云配准结果及分析 | 第70-71页 |
| 5.5.2 点云重构结果及分析 | 第71-72页 |
| 5.5.3 三维测量精度分析 | 第72-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
