基于双目数据融合的台阶物体测量研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 视觉测量技术发展及应用 | 第10-11页 |
| 1.2 结构光测量系统发展及应用 | 第11-13页 |
| 1.3 视觉测量发展领域及现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本课题主要研究内容和结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 双目视觉线结构光测量模型 | 第16-22页 |
| 2.1 双目视觉三维测量 | 第16-19页 |
| 2.1.1 测量原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数学模型 | 第17-19页 |
| 2.2 测量系统结构设计 | 第19-20页 |
| 2.3 台阶物体盲区产生及系统设计 | 第20-22页 |
| 第3章 双目测量系统标定 | 第22-31页 |
| 3.1 摄像机透视投影模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 图像、摄像机以及世界坐标系 | 第22-24页 |
| 3.1.2 针孔成像模型 | 第24-25页 |
| 3.2 双目系统标定 | 第25-30页 |
| 3.2.1 相机内外参数标定实验 | 第26-28页 |
| 3.2.2 径向畸变校正 | 第28-30页 |
| 3.3 双目系统标定结果 | 第30-31页 |
| 第4章 图像预处理与光条的中心提取 | 第31-49页 |
| 4.1 结构光图像特点 | 第31-32页 |
| 4.2 结构光图像处理 | 第32-41页 |
| 4.2.1 图像滤波处理 | 第32-35页 |
| 4.2.2 图像分割 | 第35-39页 |
| 4.2.3 阈值分割 | 第39-41页 |
| 4.3 结构光条中心提取 | 第41-49页 |
| 4.3.1 光条中心提取方法 | 第41-44页 |
| 4.3.2 改进的灰度重心法提取光条中心 | 第44-49页 |
| 第5章 双目数据匹配融合及测量分析 | 第49-63页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 立体匹配分类 | 第49-52页 |
| 5.3 匹配的计算问题 | 第52-56页 |
| 5.3.1 极线约束原理 | 第52页 |
| 5.3.2 遮挡问题 | 第52-54页 |
| 5.3.3 亚像素级的视差估计 | 第54-56页 |
| 5.4 SIFT算法与SURF算法 | 第56-60页 |
| 5.4.1 算法简介与实现步骤 | 第56-58页 |
| 5.4.2 算法比较 | 第58-59页 |
| 5.4.3 本文双目匹配方法 | 第59-60页 |
| 5.5 结构光与双目数据融合 | 第60-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 导师简介 | 第68-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
