基于机器视觉的桥梁检测多足爬壁机器人桥壁状态检测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景和选题意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状及本文提出方法 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文提出的方法 | 第13-15页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 多视图几何 | 第17-26页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·针孔摄像头光学模型 | 第17-20页 |
| ·摄像头的非线性模型 | 第20-21页 |
| ·单视图几何 | 第21-22页 |
| ·多视图几何 | 第22-23页 |
| ·对极几何 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 多目摄像头标定 | 第26-40页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·摄像头标定原理及方法 | 第26-34页 |
| ·需要标定的参数 | 第26-27页 |
| ·线性模型标定 | 第27-29页 |
| ·Tasi 标定 | 第29-32页 |
| ·张正友标定法 | 第32-34页 |
| ·标定实验 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 桥梁底部三维重构 | 第40-67页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·检测特征点 | 第41-54页 |
| ·Moravec 角点 | 第41-43页 |
| ·Harris 角点 | 第43-45页 |
| ·Susan 角点 | 第45-47页 |
| ·KLT 角点 | 第47-49页 |
| ·SIFT 特征 | 第49-54页 |
| ·立体匹配 | 第54-60页 |
| ·区域相关匹配 | 第55-56页 |
| ·特征相似度判别 | 第56-57页 |
| ·最近邻法 | 第57-58页 |
| ·k-d tree 查询算法 | 第58-59页 |
| ·BBF 查询算法 | 第59-60页 |
| ·去除不良匹配 | 第60-63页 |
| ·计算基本矩阵 F | 第60-61页 |
| ·RANSAC 算法 | 第61-62页 |
| ·去除不良匹配 | 第62页 |
| ·RANSAC 去除不良匹配实验 | 第62-63页 |
| ·桥梁底部三维重构实验 | 第63-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 桥梁底部缺陷检测 | 第67-79页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·图像预处理 | 第68页 |
| ·检测裂缝 | 第68-71页 |
| ·分类裂缝 | 第71-78页 |
| ·提取裂缝特征 | 第71-74页 |
| ·训练分类器 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 总结与展望 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 附录 | 第87页 |
