随机光照双目立体测量系统中的若干关键问题研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-34页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·三维轮廓测量技术概述 | 第16-21页 |
| ·摄影测量法 | 第17-18页 |
| ·结构光法 | 第18-20页 |
| ·立体视觉法 | 第20-21页 |
| ·三维轮廓测量技术的应用 | 第21-22页 |
| ·机器视觉测量面临的难点 | 第22-27页 |
| ·图像匹配技术 | 第22-24页 |
| ·系统标定与点云重构技术 | 第24-25页 |
| ·多视拼合技术 | 第25-27页 |
| ·本文选题背景和研究内容 | 第27-34页 |
| ·选题背景 | 第27-30页 |
| ·研究内容 | 第30-31页 |
| ·论文组织 | 第31-34页 |
| 第二章 随机散斑纹理图像的立体点对自动匹配 | 第34-52页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·特征点提取与匹配 | 第35-39页 |
| ·特征点检测 | 第35-38页 |
| ·候选匹配获取 | 第38-39页 |
| ·特征检测与候选匹配实验 | 第39页 |
| ·匹配约束检验 | 第39-44页 |
| ·自适应灰度相关约束检验 | 第39-41页 |
| ·视差梯度约束检验 | 第41-42页 |
| ·匹配约束实验 | 第42-44页 |
| ·灰度相关约束的影响 | 第42-43页 |
| ·视差梯度约束检验的影响 | 第43-44页 |
| ·基于多点区域生长的并行稠密匹配 | 第44-51页 |
| ·单起点区域生长法 | 第45-47页 |
| ·多起点匹配生长 | 第47页 |
| ·基于GPU的图像匹配 | 第47-49页 |
| ·稠密匹配实验 | 第49-51页 |
| ·多起点匹配生长的影响 | 第49-50页 |
| ·GPU并行匹配的影响 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 模型边缘和棱边等细节的高质量点云生成 | 第52-74页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·数字图像相关匹配算法 | 第52-61页 |
| ·视差变换模式 | 第52-54页 |
| ·匹配优化算法 | 第54-56页 |
| ·亚像素插值法 | 第56-60页 |
| ·子区窗口大小 | 第60-61页 |
| ·模型边缘的精匹配算法 | 第61-68页 |
| ·目标区域分割 | 第62-64页 |
| ·图像二值化 | 第62-64页 |
| ·杂点滤除 | 第64页 |
| ·边缘匹配算法实现 | 第64-66页 |
| ·边缘匹配实验 | 第66-68页 |
| ·细节部分的精匹配算法 | 第68-72页 |
| ·细节特征检测 | 第68-69页 |
| ·分区匹配算法 | 第69-71页 |
| ·实验对比和分析 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 单/双目结合的三维点云测量 | 第74-98页 |
| ·引言 | 第74-75页 |
| ·单/双目测量流程 | 第75-77页 |
| ·双目模式立体测量 | 第77-85页 |
| ·摄像机模型 | 第77-80页 |
| ·针孔相机模型 | 第77-79页 |
| ·镜头畸变模型 | 第79-80页 |
| ·双目成像模型 | 第80-81页 |
| ·双目立体标定 | 第81-84页 |
| ·双目三维重建 | 第84-85页 |
| ·单目模式三维测量 | 第85-89页 |
| ·单目测量模型 | 第85-87页 |
| ·投影器投射光线标定 | 第87页 |
| ·关于投影镜头畸变的讨论 | 第87-88页 |
| ·单目模式下的三维重建 | 第88-89页 |
| ·点云数据处理 | 第89-91页 |
| ·重叠对应点查找 | 第89-90页 |
| ·点云数据合并 | 第90-91页 |
| ·实验验证 | 第91-96页 |
| ·系统标定实验 | 第91-92页 |
| ·测量精度验证 | 第92-94页 |
| ·点云合并实验 | 第94-95页 |
| ·测量实例 | 第95-96页 |
| ·改善局部高光实验 | 第95-96页 |
| ·改善自我遮挡实验 | 第96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第五章 基于姿态传感器的多视角测量数据拼合 | 第98-118页 |
| ·引言 | 第98-99页 |
| ·基于姿态传感器的测量模型 | 第99-101页 |
| ·姿态传感器标定 | 第101-106页 |
| ·旋转变换形式 | 第102页 |
| ·相对姿态标定 | 第102-104页 |
| ·姿态标定实验 | 第104-106页 |
| ·基于姿态传感器的数据拼合 | 第106-111页 |
| ·旋转矩阵确定 | 第106页 |
| ·平移向量恢复 | 第106-111页 |
| ·定义几何局部特征 | 第106-108页 |
| ·平面过滤准则 | 第108-109页 |
| ·同名对应点查找 | 第109-110页 |
| ·平移向量获取 | 第110-111页 |
| ·实验结果 | 第111-117页 |
| ·旋转干扰实验 | 第111-115页 |
| ·单轴干扰实验 | 第112-114页 |
| ·多轴干扰实验 | 第114-115页 |
| ·多视角数据拼合实例 | 第115-117页 |
| ·多视拼合实例一 | 第115-116页 |
| ·多视拼合实例二 | 第116-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 第六章 双目立体测量中基于多视几何的数据拼合 | 第118-136页 |
| ·引言 | 第118-120页 |
| ·算法概述 | 第120-122页 |
| ·算法实现 | 第122-129页 |
| ·图像特征匹配集的建立 | 第122-125页 |
| ·几何变换的初始估计 | 第125-127页 |
| ·实际尺度恢复 | 第127-129页 |
| ·立体传感器的位姿优化 | 第129页 |
| ·实验结果 | 第129-134页 |
| ·可解性实验 | 第130-132页 |
| ·基于自然纹理图像的拼合实验 | 第132-133页 |
| ·基于几何纹理图像的拼合实验 | 第133-134页 |
| ·本章小结 | 第134-136页 |
| 第七章 总结与展望 | 第136-139页 |
| ·全文工作总结 | 第136-137页 |
| ·今后研究展望 | 第137-139页 |
| 参考文献 | 第139-149页 |
| 致谢 | 第149-150页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第150页 |
