| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第11-13页 |
| 1.2 课题的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 基于立体视觉汽车轴距左右差检测方案研究 | 第17-27页 |
| 2.1 立体视觉测距原理 | 第17-18页 |
| 2.2 立体视觉的构成 | 第18-19页 |
| 2.3 立体视觉的研究内容 | 第19-21页 |
| 2.4 汽车轴距左右差检测原理 | 第21页 |
| 2.5 基于立体视觉汽车轴距左右差检测方案设计 | 第21-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 汽车轮毂图像识别及立体视觉算法研究 | 第27-57页 |
| 3.1 数字图像预处理 | 第27-32页 |
| 3.2 数字图像的图像分割 | 第32-36页 |
| 3.3 区域填充 | 第36-38页 |
| 3.4 二值图像的处理 | 第38-41页 |
| 3.5 圆特征的提取 | 第41-43页 |
| 3.6 靶标的角点提取 | 第43-48页 |
| 3.7 立体图像匹配 | 第48-54页 |
| 3.7.1 立体匹配的算法 | 第48-49页 |
| 3.7.2 外极线几何约束和基本矩阵 | 第49-51页 |
| 3.7.3 立体匹配的约束 | 第51-53页 |
| 3.7.4 基于立体视觉汽车轴距左右差检测系统立体匹配算法研究 | 第53-54页 |
| 3.8 本章小结 | 第54-57页 |
| 第4章 基于立体视觉汽车轴距左右差检测的标定系统及轮毂三维重建模型研究 | 第57-87页 |
| 4.1 摄像机标定的理论 | 第57-63页 |
| 4.1.1 摄像机需要标定的参数 | 第58-59页 |
| 4.1.2 摄像机标定坐标系 | 第59-61页 |
| 4.1.3 摄像机成像模型 | 第61-63页 |
| 4.2 基于立体视觉汽车轴距左右差检测系统标定方法 | 第63-71页 |
| 4.2.1 摄像机标定方法分析 | 第63-64页 |
| 4.2.2 基于三维立体靶标的线性标定方法 | 第64-67页 |
| 4.2.3 基于一阶径向畸变的摄像机标定方法 | 第67-71页 |
| 4.3 基于立体视觉汽车轴距左右差标定试验及数据分析 | 第71-76页 |
| 4.3.1 标定靶标的分析设计 | 第71页 |
| 4.3.2 标定试验 | 第71-76页 |
| 4.4 基于立体视觉汽车轴距左右差的轮毂三维重建模型研究 | 第76-86页 |
| 4.4.1 三维重建的基本原理 | 第76-77页 |
| 4.4.2 基于空间点的三维重建 | 第77-78页 |
| 4.4.3 基于空间直线的三维重建 | 第78-79页 |
| 4.4.4 轮毂三维重建试验及数据分析 | 第79-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第5章 基于立体视觉汽车轴距左右差检测系统试验研究 | 第87-107页 |
| 5.1 汽车轴距左右差检测系统硬件组成 | 第87-91页 |
| 5.1.1 硬件组成 | 第87页 |
| 5.1.2 相关硬件的选择 | 第87-91页 |
| 5.2 汽车轴距左右差检测系统软件设计 | 第91-93页 |
| 5.3 基于立体视觉汽车轴距左右差检测系统试验研究 | 第93-105页 |
| 5.3.1 试验的目的与内容 | 第93页 |
| 5.3.2 试验步骤 | 第93-95页 |
| 5.3.3 试验数据处理 | 第95-105页 |
| 5.4 本章小结 | 第105-107页 |
| 第6章 总结与展望 | 第107-109页 |
| 6.1 总结 | 第107-108页 |
| 6.2 不足与展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参与科研项目情况 | 第117-121页 |
| 致谢 | 第121页 |
