| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 计算机视觉的发展 | 第13页 |
| 1.2.2 视觉位姿测量 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 单目立体视觉技术的研究 | 第16-26页 |
| 2.1 多坐标系的介绍 | 第16-20页 |
| 2.2 相机模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 线性针孔模型 | 第20-23页 |
| 2.2.2 针孔相机模型(非线性) | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 数字图像相关技术研究 | 第26-33页 |
| 3.1 图像采集 | 第26页 |
| 3.2 图像颜色模型 | 第26-27页 |
| 3.3 图像预处理 | 第27-31页 |
| 3.3.1 灰度化 | 第28-29页 |
| 3.3.2 图像平滑 | 第29-30页 |
| 3.3.3 图像锐化 | 第30页 |
| 3.3.4 图像边缘检测 | 第30-31页 |
| 3.4 特征点提取算法研究 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 改进Surf-Harris融合算法 | 第33-44页 |
| 4.1 Surf算法 | 第33-37页 |
| 4.2 Harris算法 | 第37-39页 |
| 4.2.1 Harris原理 | 第37-38页 |
| 4.2.2 Harris角点(特征点)检测方法 | 第38页 |
| 4.2.3 改进Harris角点(特征点)检测方法 | 第38-39页 |
| 4.3 Surf-Harris融合算法 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 单目相机位姿估计 | 第44-65页 |
| 5.1 内容概述 | 第44页 |
| 5.2 随机抽样一致算法 | 第44-49页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第44-49页 |
| 5.2.2 RANSAC算法应用 | 第49页 |
| 5.3 2 D-2D：对极几何 | 第49-57页 |
| 5.3.1 对极约束 | 第49-51页 |
| 5.3.2 本质矩阵E(非同一平面上) | 第51-52页 |
| 5.3.3 本质矩阵E(同一平面上) | 第52-54页 |
| 5.3.4 三角测量 | 第54-55页 |
| 5.3.5 3D-2D：PNP | 第55页 |
| 5.3.6 DLT(直线线性变换) | 第55-56页 |
| 5.3.7 P3P | 第56-57页 |
| 5.3.8 BA优化 | 第57页 |
| 5.4 3D-3D：ICP | 第57-58页 |
| 5.4.1 SVD方法 | 第58页 |
| 5.5 实验结果 | 第58-63页 |
| 5.5.1 2D-2D结果 | 第59-60页 |
| 5.5.2 3D-2D结果 | 第60-61页 |
| 5.5.3 3D-3D结果 | 第61-63页 |
| 5.5.4 场景路线绘制 | 第63页 |
| 5.6 小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 文章主要内容与创新 | 第65-66页 |
| 6.3 工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第73页 |