基于双目视觉的障碍物探测系统研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 障碍物探测国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 双目立体视觉国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 2 双目视觉系统设计方案 | 第15-20页 |
| 2.1 双目视觉原理及模式选取 | 第15-17页 |
| 2.2 系统硬件平台搭建及软件流程 | 第17-19页 |
| 2.2.1 硬件设备选取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 软件设计 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 双目相机标定 | 第20-35页 |
| 3.1 双目相机标定原理 | 第20-25页 |
| 3.1.1 视觉系统下三大坐标系 | 第20-22页 |
| 3.1.2 世界坐标系到摄像机坐标系 | 第22-25页 |
| 3.2 双目相机畸变 | 第25-27页 |
| 3.2.1 径向畸变 | 第25-26页 |
| 3.2.2 切向畸变 | 第26-27页 |
| 3.3 相机标定方法 | 第27-30页 |
| 3.3.1 传统标定方法 | 第27-28页 |
| 3.3.2 张氏标定法 | 第28-30页 |
| 3.4 MATLAB实现相机标定 | 第30-34页 |
| 3.4.1 单目标定 | 第30-33页 |
| 3.4.2 双目标定 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 双目系统图像预处理 | 第35-43页 |
| 4.1 图像对亮度差异去除 | 第35-36页 |
| 4.2 图像去噪 | 第36-40页 |
| 4.2.1 椒盐噪声去除 | 第37-38页 |
| 4.2.2 高斯噪声去除 | 第38-40页 |
| 4.3 图像锐化处理 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 图像立体匹配 | 第43-56页 |
| 5.1 双目校正 | 第43-45页 |
| 5.2 立体匹配算法原理 | 第45-48页 |
| 5.2.1 局部匹配算法 | 第46-47页 |
| 5.2.2 全局匹配算法 | 第47-48页 |
| 5.3 BM算法与SGBM算法 | 第48-54页 |
| 5.3.1 BM算法实现立体匹配 | 第48-50页 |
| 5.3.2 SGBM算法实现立体匹配 | 第50-53页 |
| 5.3.3 匹配算法对比分析 | 第53-54页 |
| 5.4 系统可靠工作距离 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 障碍物分割识别 | 第56-62页 |
| 6.1 障碍物分割原理 | 第56-59页 |
| 6.1.1 障碍物定义 | 第56-57页 |
| 6.1.2 K-Means图像分割算法 | 第57-59页 |
| 6.2 实验与结果分析 | 第59-61页 |
| 6.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 7 总结与展望 | 第62-64页 |
| 7.1 全文总结 | 第62-63页 |
| 7.2 研究工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
