双目视觉的车辆场景三维重建方法研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·计算机视觉的发展概况 | 第11-14页 |
| ·计算机视觉的发展历程 | 第11-12页 |
| ·Marr 理论 | 第12-13页 |
| ·视觉信息加工的三要素 | 第12页 |
| ·视觉信息的三级内部表达 | 第12-13页 |
| ·Marr 视觉理论框架的不足与改进 | 第13页 |
| ·计算机视觉的发展 | 第13-14页 |
| ·计算机视觉研究的难点 | 第14页 |
| ·立体视觉技术 | 第14-15页 |
| ·双目立体视觉原理 | 第15页 |
| ·双目立体视觉三维重建体系结构 | 第15-18页 |
| ·图像获取 | 第16页 |
| ·摄像机标定 | 第16-17页 |
| ·图像预处理和特征提取 | 第17页 |
| ·立体匹配 | 第17页 |
| ·三维重建 | 第17-18页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 摄像机标定 | 第20-30页 |
| ·参考坐标系 | 第20-22页 |
| ·像素坐标系 | 第20页 |
| ·物体坐标系 | 第20-21页 |
| ·摄像机坐标系 | 第21页 |
| ·实际图像坐标系 | 第21页 |
| ·世界坐标系 | 第21-22页 |
| ·线性摄像机模型及其参数 | 第22-24页 |
| ·线性摄像机模型 | 第22-23页 |
| ·摄像机需要标定的参数 | 第23-24页 |
| ·传统摄像机标定法 | 第24-26页 |
| ·线性摄像机模型标定 | 第24-25页 |
| ·透视变换法 | 第24-25页 |
| ·直接线性变换法 | 第25页 |
| ·非线性优化方法 | 第25-26页 |
| ·摄像机双目立体标定法 | 第26-30页 |
| ·求解摄像机内外部参数的初值 | 第26-27页 |
| ·非线性参数估计与双目立体摄像机位姿求解 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 双目立体匹配 | 第30-47页 |
| ·立体匹配前提 | 第30-31页 |
| ·匹配基元选择 | 第31-33页 |
| ·区域匹配(Area-based) | 第31-32页 |
| ·特征匹配(Feature-based) | 第32-33页 |
| ·相位匹配(Phase-based) | 第33页 |
| ·匹配策略 | 第33-34页 |
| ·小波金字塔 | 第34-47页 |
| ·小波变换 | 第34页 |
| ·小波多分辨率（MRA）分析 | 第34-35页 |
| ·灰度相关匹配 | 第35-37页 |
| ·最小二乘匹配 | 第37-40页 |
| ·图像重采样 | 第37-38页 |
| ·最小二乘匹配流程 | 第38-40页 |
| ·遮挡问题 | 第40-43页 |
| ·遮挡检测 | 第41-42页 |
| ·减少算法遮挡敏感性 | 第42页 |
| ·遮挡问题的解决方案 | 第42-43页 |
| ·图像金字塔分层匹配 | 第43页 |
| ·小波基选择 | 第43-44页 |
| ·图像金字塔层数的确定 | 第44页 |
| ·小波图像金字塔最小二乘匹配算法 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-47页 |
| 第四章 基于双目立体视觉的三维重建研究 | 第47-52页 |
| ·非平行放置双目视觉系统的空间点三维重建 | 第47-49页 |
| ·平行放置双目视觉系统的空间点三维重建 | 第49-52页 |
| 第五章 仿真研究与结果分析 | 第52-56页 |
| ·摄像机标定实验 | 第52-53页 |
| ·双目图像对匹配实验 | 第53-56页 |
| ·利用小波分解获得图像金字塔 | 第53-54页 |
| ·图像金字塔进行分层匹配得到深度图像 | 第54-55页 |
| ·利用深度图像进行三维重建 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
