| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题意义及背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状综述 | 第9-10页 |
| ·摄像机标定技术的研究现状 | 第9-10页 |
| ·视觉测量技术发展现状 | 第10页 |
| ·本篇论文主要工作和安排 | 第10-12页 |
| 第二章 改进的角点检测算法 | 第12-23页 |
| ·常用角点检测算法 | 第12-14页 |
| ·Moravec角点检测算法 | 第12-13页 |
| ·Susan角点检测算法 | 第13页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第13-14页 |
| ·改进的角点检测算法 | 第14-19页 |
| ·Harris算法角点初定位 | 第15-17页 |
| ·角点的亚像素级精确定位 | 第17-19页 |
| ·实验结果及分析 | 第19-22页 |
| ·改进算法对角点检测的时间运行效率实验及分析 | 第20页 |
| ·改进算法与原算法在图像中角点定位精度方面的对比 | 第20-22页 |
| ·本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 改进的摄像机标定算法 | 第23-38页 |
| ·空间几何变换以及摄像机模型 | 第23-27页 |
| ·常用坐标系 | 第23-25页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第25页 |
| ·本文的非线性摄像机模型 | 第25-27页 |
| ·常用摄像机标定方法 | 第27-30页 |
| ·直接线性变换法 | 第27-28页 |
| ·平面标定法 | 第28-29页 |
| ·基于Kruppa方程的摄像机自标定方法 | 第29-30页 |
| ·改进摄像机三步标定算法 | 第30-34页 |
| ·Tsai两步标定法原理 | 第31-32页 |
| ·改进的三步标定算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-37页 |
| ·实验步骤 | 第34-35页 |
| ·实验结果及分析 | 第35-37页 |
| ·本章总结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于单目视觉尺寸检测的实现 | 第38-65页 |
| ·视觉测量的介绍 | 第38页 |
| ·视觉测量极线几何以及基本矩阵介绍 | 第38-41页 |
| ·极线几何关系 | 第38-39页 |
| ·极线约束方程 | 第39-41页 |
| ·双目立体视觉测量 | 第41-46页 |
| ·双目立体视觉测量的原理 | 第41-42页 |
| ·双目立体视觉测量的数学模型 | 第42-43页 |
| ·双目立体视觉测量系统精度分析 | 第43-46页 |
| ·基于单CCD和特定世界坐标系的尺寸检测的实现 | 第46-50页 |
| ·基于单CCD和特定世界坐标系尺寸检测的基本原理 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·本节总结 | 第50页 |
| ·基于单CCD双目视觉尺寸检测的实现 | 第50-65页 |
| ·基于单CCD双目视觉尺寸检测的实现 | 第50-53页 |
| ·摄像机各自标定以及摄像机在两位置处的立体标定 | 第53-54页 |
| ·图像的径向畸变校正 | 第54-55页 |
| ·图像匹配方法介绍 | 第55-56页 |
| ·本文的图像匹配方法 | 第56-63页 |
| ·基于单CCD双目视觉尺寸检测的实现 | 第63-64页 |
| ·本节总结 | 第64-65页 |
| 第五章 基于opencv算法的实现 | 第65-74页 |
| ·opencv算法库介绍 | 第65页 |
| ·VS2008+opencv2.3.1实验环境搭建 | 第65-68页 |
| ·改进的角点检测算法opencv实现 | 第68-70页 |
| ·改进的角点检测算法程序流程图 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-70页 |
| ·改进的摄像机标定算法opencv实现 | 第70-74页 |
| ·改进的摄像机标定法程序流程图 | 第70-71页 |
| ·实验结果及分析 | 第71-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| ·工作总结 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 作者攻读硕士学位期间的学术成果 | 第80页 |