机器视觉测量技术研究与应用
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 机器视觉测量技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于双目视觉测量技术国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 自动调焦技术国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文结构安排及主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 机器视觉测量系统主要技术研究 | 第16-36页 |
| 2.1 摄像机标定 | 第16-24页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第16-18页 |
| 2.1.2 摄像机标定方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 单目摄像机标定基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.4 双目摄像机立体标定 | 第21-22页 |
| 2.1.5 图像畸变校准 | 第22-24页 |
| 2.2 图像噪声抑制方式 | 第24-27页 |
| 2.3 边缘检测算法 | 第27-28页 |
| 2.4 亚像素边缘定位技术 | 第28-35页 |
| 2.4.1 经典亚像素边缘定位算法 | 第28-30页 |
| 2.4.2 探测线亚像素边缘检测算法 | 第30-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于双目视觉呼吸运动实时跟踪系统 | 第36-56页 |
| 3.1 双目立体视觉视差测距原理 | 第36-37页 |
| 3.2 基于双目视觉呼吸运动实时跟踪系统构成 | 第37-38页 |
| 3.3 目标物特征识别 | 第38-41页 |
| 3.3.1 目标物识别算法的基本原理 | 第38-40页 |
| 3.3.2 目标物识别算法测试结果与分析 | 第40-41页 |
| 3.4 立体匹配算法 | 第41-48页 |
| 3.4.1 局部立体匹配算法 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于特征区域匹配算法 | 第43-47页 |
| 3.4.3 立体匹配算法测试结果与分析 | 第47-48页 |
| 3.5 呼吸运动跟踪系统测量模块 | 第48-50页 |
| 3.6 软件显示界面 | 第50页 |
| 3.7 呼吸跟踪系统测试与结果分析 | 第50-55页 |
| 3.8 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 自动调焦系统 | 第56-68页 |
| 4.1 调焦评价函数原理 | 第56-62页 |
| 4.1.1 典型调焦评价函数 | 第56-59页 |
| 4.1.2 基于边缘特征的自动调焦评价函数 | 第59-62页 |
| 4.2 自动调焦系统设计 | 第62-65页 |
| 4.2.1 自动调焦系统硬件结构 | 第62-63页 |
| 4.2.2 自动调焦系统软件设计 | 第63-65页 |
| 4.3 自动调焦系统测试结果分析 | 第65-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
