空间非合作目标的单目视觉姿态测量技术研究
| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第15-27页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外本学科领域的发展现状与趋势 | 第16-22页 |
| 1.2.1 视觉测量在空间操作中的应用进展与趋势 | 第16-20页 |
| 1.2.2 空间非合作目标视觉测量技术发展现状 | 第20-22页 |
| 1.3 课题研究方案 | 第22-23页 |
| 1.4 主要研究内容与组织结构 | 第23-27页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第23-24页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第24-27页 |
| 2 视觉测量相关理论 | 第27-39页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 相机的成像模型 | 第27-30页 |
| 2.2.1 线性模型 | 第27-29页 |
| 2.2.2 非线性模型 | 第29-30页 |
| 2.3 姿态表示方法 | 第30-32页 |
| 2.3.1 欧拉角 | 第30-31页 |
| 2.3.2 四元数 | 第31-32页 |
| 2.3.3 欧拉轴/角参数式 | 第32页 |
| 2.4 绝对定向与位姿估计问题 | 第32-35页 |
| 2.4.1 绝对定向 | 第32-33页 |
| 2.4.2 位姿估计 | 第33-35页 |
| 2.5 参数估计方法 | 第35-38页 |
| 2.5.1 线性最小二乘估计算法 | 第35页 |
| 2.5.2 非线性迭代估计算法 | 第35-37页 |
| 2.5.3 鲁棒性参数估计算法 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 相机标定与图像畸变校正 | 第39-57页 |
| 3.1 引言 | 第39-40页 |
| 3.2 平面标定板成像数学模型概述 | 第40-41页 |
| 3.2.1 针孔成像模型 | 第40-41页 |
| 3.2.2 径向畸变模型 | 第41页 |
| 3.3 平面棋盘格标定板角点提取 | 第41-44页 |
| 3.3.1 Harris角点提取算法 | 第41-43页 |
| 3.3.2 迭代Harris算法提取棋盘格角点 | 第43-44页 |
| 3.4 非迭代相机标定方法 | 第44-49页 |
| 3.4.1 畸变参数估计 | 第44-47页 |
| 3.4.2 相机内外参数求解 | 第47-49页 |
| 3.5 标定方法拓展 | 第49-50页 |
| 3.5.1 非线性迭代优化 | 第49页 |
| 3.5.2 基于三维标定物的相机标定 | 第49-50页 |
| 3.6 畸变图像的校正 | 第50-51页 |
| 3.6.1 畸变图像校正的基本原理 | 第50页 |
| 3.6.2 畸变图像校正的快速实现 | 第50-51页 |
| 3.7 相机标定与畸变校正实验 | 第51-56页 |
| 3.7.1 计算机仿真实验 | 第51-52页 |
| 3.7.2 实际图像实验 | 第52-56页 |
| 3.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基础矩阵的快速鲁棒估计 | 第57-71页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 对极几何与基础矩阵 | 第58-59页 |
| 4.3 经典基础矩阵估计方法 | 第59-60页 |
| 4.3.1 M-estimator法 | 第59-60页 |
| 4.3.2 RANSAC及其衍生算法 | 第60页 |
| 4.4 基础矩阵快速鲁棒估计方法 | 第60-63页 |
| 4.4.1 建立关于基础矩阵的线性方程组 | 第60-61页 |
| 4.4.2 线性方程的稳定求解 | 第61-62页 |
| 4.4.3 归一化变换 | 第62-63页 |
| 4.4.4 算法流程 | 第63页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第63-69页 |
| 4.5.1 计算机仿真实验 | 第64-66页 |
| 4.5.2 实际图像实验 | 第66-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-71页 |
| 5 基于SIFT特征的序列图像三维重建 | 第71-91页 |
| 5.1 引言 | 第71-72页 |
| 5.2 SIFT特征提取与匹配 | 第72-76页 |
| 5.2.1 SIFT特征提取 | 第72-75页 |
| 5.2.2 SIFT特征匹配 | 第75-76页 |
| 5.3 三角测量法重建三维特征点 | 第76-78页 |
| 5.4 光束法平差 | 第78-81页 |
| 5.5 三维重建系统设计与实现 | 第81-89页 |
| 5.5.1 关键技术实现 | 第82页 |
| 5.5.2 实验结果及分析 | 第82-89页 |
| 5.6 本章小结 | 第89-91页 |
| 6 高精度非迭代位姿估计 | 第91-111页 |
| 6.1 引言 | 第91-93页 |
| 6.2 位姿估计问题描述 | 第93页 |
| 6.3 非迭代位姿估计算法 | 第93-99页 |
| 6.3.1 EPnP位姿估计算法 | 第93-95页 |
| 6.3.2 RPnP位姿估计算法 | 第95-97页 |
| 6.3.3 OPnP位姿估计算法 | 第97-99页 |
| 6.4 改进的高精度非迭代位姿估计算法 | 第99-104页 |
| 6.4.1 算法原理 | 第99-102页 |
| 6.4.2 Gr?bner基方法求解旋转参数 | 第102-103页 |
| 6.4.3 算法流程 | 第103-104页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第104-109页 |
| 6.5.1 计算机仿真实验 | 第104-108页 |
| 6.5.2 实际图像实验 | 第108-109页 |
| 6.6 本章小结 | 第109-111页 |
| 7 非合作目标的视觉位姿测量方案实现与验证 | 第111-127页 |
| 7.1 引言 | 第111页 |
| 7.2 位姿测量误差分析与数值仿真 | 第111-116页 |
| 7.2.1 仿真条件 | 第111-112页 |
| 7.2.2 仿真结果 | 第112-116页 |
| 7.3 非合作目标位姿测量 | 第116-119页 |
| 7.3.1 非合作目标位姿测量实现流程 | 第116-117页 |
| 7.3.2 实验结果及分析 | 第117-119页 |
| 7.4 位姿测量方案实验验证 | 第119-125页 |
| 7.4.1 位姿测量实验验证方案及原理 | 第120-121页 |
| 7.4.2 实验验证 | 第121-125页 |
| 7.5 本章小结 | 第125-127页 |
| 8 总结与展望 | 第127-131页 |
| 8.1 论文研究工作总结 | 第127页 |
| 8.2 论文主要创新点 | 第127-128页 |
| 8.3 论文研究工作展望 | 第128-131页 |
| 参考文献 | 第131-139页 |
| 个人简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第139页 |
