| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15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 |
| 1.3 目前存在的问题 | 第15页 |
| 1.4 论文的主要工作及组织结构 | 第15-17页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 摄像机标定方法及原理 | 第18-30页 |
| 2.1 摄像机标定过程涉及的坐标系 | 第18-20页 |
| 2.1.1 图像坐标系 | 第18-19页 |
| 2.1.2 摄像机坐标系 | 第19页 |
| 2.1.3 世界坐标系 | 第19-20页 |
| 2.2 摄像机成像模型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 线性模型 | 第20-21页 |
| 2.2.2 非线性模型 | 第21-22页 |
| 2.3 摄像机标定方法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 传统摄像机标定方法 | 第22页 |
| 2.3.2 摄像机自标定方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 张正友标定方法 | 第23页 |
| 2.4 标定原理与流程 | 第23-29页 |
| 2.4.1 标定原理 | 第23-26页 |
| 2.4.2 标定流程 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 图像预处理与边缘检测 | 第30-42页 |
| 3.1 图像预处理 | 第30-33页 |
| 3.1.1 图像平滑 | 第30-32页 |
| 3.1.2 图像锐化 | 第32-33页 |
| 3.2 边缘检测 | 第33-41页 |
| 3.2.1 梯度的概念 | 第33-34页 |
| 3.2.2 Roberts边缘检测算法 | 第34页 |
| 3.2.3 Sobel边缘检测算法 | 第34页 |
| 3.2.4 Prewitt边缘检测算法 | 第34-36页 |
| 3.2.5 Canny算子 | 第36-37页 |
| 3.2.6 改进的Canny算子 | 第37-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 图像匹配方法研究 | 第42-53页 |
| 4.1 图像匹配简介 | 第42-43页 |
| 4.2 图像匹配方法 | 第43-44页 |
| 4.2.1 基于灰度信息的匹配方法 | 第43页 |
| 4.2.2 基于特征信息的匹配方法 | 第43-44页 |
| 4.3 基于边缘特征的图像匹配 | 第44-46页 |
| 4.3.1 基于Hausdorff距离的图像匹配算法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 本文匹配算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 中心坐标计算 | 第46页 |
| 4.4 实验结果及性能评估 | 第46-52页 |
| 4.4.1 算法稳定性 | 第47-49页 |
| 4.4.2 算法定位精度 | 第49-51页 |
| 4.4.3 算法时间复杂度分析 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 深度信息提取 | 第53-61页 |
| 5.1 激光视觉测量原理 | 第53-54页 |
| 5.2 系统搭建 | 第54-56页 |
| 5.3 激光视觉安装参数选择 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果 | 第58-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |