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基于改进遗传算法的大视场摄像机标定方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 课题研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 本文主要研究内容第10-12页
第2章 摄像机标定基本理论第12-22页
    2.1 摄像机标定概述第12页
    2.2 摄像机成像理论第12-18页
        2.2.1 坐标系的定义第12-14页
        2.2.2 摄像机光学系统第14-15页
        2.2.3 摄像机成像模型第15-18页
    2.3 摄像机标定方法第18-21页
        2.3.1 基于二维标定物的标定方法第18-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第3章 基于改进遗传算法的摄像机标定参数优化方法第22-39页
    3.1 概述第22页
    3.2 遗传算法第22-23页
    3.3 遗传算法的基本理论第23-27页
        3.3.1 基本遗传算法的相关概念第23-24页
        3.3.2 基本遗传算法的构成要素第24-25页
        3.3.3 基本遗传算法的流程第25-26页
        3.3.4 基本遗传算法中存在的相关问题第26-27页
    3.4 改进的遗传算法第27-34页
        3.4.1 编码第27页
        3.4.2 初始种群第27-28页
        3.4.3 适应度函数第28-29页
        3.4.4 选择算子第29-30页
        3.4.5 交叉算子第30-32页
        3.4.6 变异算子第32-33页
        3.4.7 终止条件第33-34页
    3.5 非线性优化摄像机标定参数流程与步骤第34-35页
    3.6 实验结果及分析第35-38页
        3.6.1 实验条件第35-36页
        3.6.2 结果分析第36-38页
    3.7 本章小结第38-39页
第4章 基于虚拟标定板的大视场摄像机标定方法第39-60页
    4.1 概述第39页
    4.2 虚拟标定板第39-40页
    4.3 图像畸变预校正第40-46页
        4.3.1 标定误差来源第40-41页
        4.3.2 图像畸变分析第41-44页
        4.3.3 校正方法第44-46页
    4.4 图像角点分析与检测第46-53页
        4.4.1 图像预处理第46-47页
        4.4.2 图像角点检测方法第47-52页
        4.4.3 大视场虚拟角点检测第52-53页
    4.5 实验结果与分析第53-59页
        4.5.1 硬件系统第54-56页
        4.5.2 标定实验第56-58页
        4.5.3 结果分析第58-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第5章 工作总结与展望第60-62页
    5.1 研究工作总结第60-61页
    5.2 研究工作展望第61-62页
参考文献第62-66页
攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果第66-67页
致谢第67-68页

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