致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
目录 | 第9-11页 |
1 引言 | 第11-21页 |
·课题的背景和意义 | 第11-13页 |
·国内外研究现状 | 第13-17页 |
·国外研究现状 | 第13-16页 |
·国内研究现状 | 第16-17页 |
·本论文的研究思路 | 第17-18页 |
·本文研究的主要内容及章节安排 | 第18-21页 |
2 基于立体视觉的地铁异物侵限检测系统总体方案设计 | 第21-27页 |
·地铁异物侵限检测系统总体结构 | 第21-23页 |
·基于立体视觉的地铁异物侵限检测系统总体设计 | 第23-25页 |
·基于立体视觉的地铁异物侵限检测系统的功能结构 | 第23-24页 |
·基于立体视觉的地铁异物侵限检测系统的总体流程设计 | 第24-25页 |
·本章小结 | 第25-27页 |
3 立体视觉标定 | 第27-37页 |
·摄像机模型 | 第27-29页 |
·标定过程 | 第29-32页 |
·标定板 | 第30页 |
·提取特征 | 第30-31页 |
·摄像机标定 | 第31-32页 |
·标定结果及其分析 | 第32-36页 |
·标定结果 | 第33页 |
·误差分析 | 第33-35页 |
·误差原因分析 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
4 特征点匹配 | 第37-59页 |
·特征点匹配基本原理 | 第37-50页 |
·特征点定位算法 | 第38-44页 |
·特征点描述算法 | 第44-47页 |
·特征点描述子匹配算法 | 第47-49页 |
·初始匹配结果 | 第49-50页 |
·RANSAC算法剔除误匹配对 | 第50-53页 |
·RANSAC算法基本原理 | 第50-51页 |
·单应矩阵原理 | 第51-52页 |
·基于单应矩阵约束的RANSAC算法 | 第52页 |
·剔除误匹配点的效果展示 | 第52-53页 |
·基于双目的特征点匹配结果及其精度分析 | 第53-55页 |
·匹配结果 | 第53-54页 |
·精度分析 | 第54-55页 |
·基于三目的特征点匹配结果及其精度分析 | 第55-58页 |
·解决方案 | 第56-57页 |
·匹配结果 | 第57-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
5 三维重建及侵限分析 | 第59-69页 |
·重建原理 | 第59-60页 |
·世界坐标系与限界坐标系的关系转化 | 第60-61页 |
·基于立体视觉的侵限分析 | 第61-66页 |
·限界空间构造 | 第62-63页 |
·基于自动匹配的特征点侵限分析 | 第63-64页 |
·基于手动匹配的特征点侵限分析 | 第64-66页 |
·三维重建误差分析 | 第66-67页 |
·系统误差分析 | 第67-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
6 总结与展望 | 第69-71页 |
·工作总结 | 第69页 |
·未来展望 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
作者简历 | 第75-79页 |
学位论文数据集 | 第79页 |