| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 视觉技术的发展趋势及国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 视觉技术的发展趋势 | 第10页 |
| 1.2.2 视觉技术国内外研究成果 | 第10-11页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 摄像头测距的原理及标定 | 第15-31页 |
| 2.1 摄像头测距的原理 | 第15-19页 |
| 2.1.1 二维平面的测距原理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 空间测距原理 | 第16-18页 |
| 2.1.3 测距的整体流程 | 第18-19页 |
| 2.2 标定的意义 | 第19-20页 |
| 2.3 标定方法的介绍 | 第20-22页 |
| 2.3.1 传统标定方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 摄像机自标定方法 | 第21-22页 |
| 2.4 各种坐标系 | 第22-25页 |
| 2.5 畸变以及畸变的校正 | 第25-26页 |
| 2.6 标定的实现 | 第26-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 图像预处理 | 第31-43页 |
| 3.1 图像预处理过程 | 第31-37页 |
| 3.1.1 图像灰度化和二值化 | 第31-32页 |
| 3.1.2 图像去噪 | 第32-35页 |
| 3.1.3 图像分割 | 第35-36页 |
| 3.1.4 腐蚀和膨胀 | 第36-37页 |
| 3.2 特征提取 | 第37-41页 |
| 3.2.1 边缘检测 | 第37-38页 |
| 3.2.2 Harris角点检测法的改进 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 立体匹配 | 第43-51页 |
| 4.1 匹配基元和匹配准则 | 第43-45页 |
| 4.1.1 匹配基元的选择 | 第43页 |
| 4.1.2 匹配准则 | 第43-45页 |
| 4.2 立体匹配算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 基于局部的约束算法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于全局的约束算法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 Census变换和SAD局部立体匹配融合 | 第47-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 测距系统的实现及结果分析 | 第51-57页 |
| 5.1 系统开发环境及工具的介绍 | 第51-52页 |
| 5.1.1 OpenCV | 第51页 |
| 5.1.2 Microsoft Visual Studio 2013 | 第51-52页 |
| 5.2 测距系统的整体架构 | 第52-56页 |
| 5.2.1 实验过程及界面的设计 | 第52-55页 |
| 5.2.2 测距实验结果分析 | 第55-56页 |
| 5.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |