| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 1 前言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 机器视觉检测系统概述 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3.1 线阵相机标定研究概况 | 第13页 |
| 1.3.2 辐射标定研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3.3 边缘检测研究概况 | 第14页 |
| 1.3.4 模板匹配研究概况 | 第14页 |
| 1.4 本文研究内容与结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 线阵相机标定方法研究 | 第16-25页 |
| 2.1 线阵相机成像模型 | 第16-18页 |
| 2.2 线阵相机参数标定 | 第18-20页 |
| 2.3 线阵相机镜头畸变校正 | 第20-21页 |
| 2.4 实验结果 | 第21-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 辐射标定算法研究 | 第25-36页 |
| 3.1 基于图像序列的辐射标定 | 第25-27页 |
| 3.1.1 标定原理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 算法实现 | 第26页 |
| 3.1.3 约束与优化 | 第26-27页 |
| 3.1.4 标定实验结果 | 第27页 |
| 3.2 基于单幅图像的辐射标定 | 第27-33页 |
| 3.2.1 边缘非线性分布 | 第27-28页 |
| 3.2.2 转化为线性分布 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于贝叶斯估计的求解 | 第29-30页 |
| 3.2.4 三元组的提取 | 第30-31页 |
| 3.2.5 标定实验结果 | 第31-33页 |
| 3.3 辐射标定算法对比分析 | 第33页 |
| 3.4 基于2D标定靶测量的实验设计 | 第33-35页 |
| 3.4.1 实验原理 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实验步骤 | 第34页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于改进CANNY的亚像素边缘检测算法研究 | 第36-48页 |
| 4.1 图像边缘的定义 | 第36-38页 |
| 4.2 CANNY算子及其改进 | 第38-43页 |
| 4.2.1 Canny算子基本原理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 Canny算子的实现过程 | 第39页 |
| 4.2.3 基于自适应阈值的改进Canny算法 | 第39-41页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第41-43页 |
| 4.3 基于自适应邻域幅值拟合的亚像素精度边缘检测 | 第43-47页 |
| 4.3.1 亚像素精度边缘的定义 | 第43页 |
| 4.3.2 基于幅值拟合的亚像素精度边缘提取 | 第43-44页 |
| 4.3.3 自适应邻域的确定 | 第44-45页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于模板匹配的目标检测算法研究 | 第48-68页 |
| 5.1 评价算法的基本准则 | 第48-50页 |
| 5.1.1 稳定性 | 第48-49页 |
| 5.1.2 可靠性 | 第49页 |
| 5.1.3 匹配精度 | 第49-50页 |
| 5.1.4 匹配耗时 | 第50页 |
| 5.2 典型的模板匹配算法原理 | 第50-58页 |
| 5.2.1 基于灰度值的模板匹配算法 | 第50-52页 |
| 5.2.2 基于边缘点的模板匹配算法 | 第52-57页 |
| 5.2.3 基于形状的模板匹配算法 | 第57-58页 |
| 5.3 提高匹配效率和精度的方法 | 第58-61页 |
| 5.3.1 为匹配算法添加停止条件 | 第58-59页 |
| 5.3.2 基于图像金字塔的快速模板匹配 | 第59-60页 |
| 5.3.3 基于多项式拟合的亚像素精度模板匹配 | 第60-61页 |
| 5.4 实验对比 | 第61-67页 |
| 5.4.1 稳定性实验对比 | 第62-64页 |
| 5.4.2 可靠性实验对比 | 第64-66页 |
| 5.4.3 匹配时间实验对比 | 第66-67页 |
| 5.4.4 实验对比总结 | 第67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 结论 | 第68-69页 |
| 7 展望 | 第69-70页 |
| 8 参考文献 | 第70-75页 |
| 9 攻读硕士期间论文发表情况 | 第75-76页 |
| 10 致谢 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |