| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 1．1 概述 | 第8-9页 |
| 1．2 国内外双目立体视觉的发展 | 第9-12页 |
| 1．2．1 Marr的计算视觉理论框架 | 第9-11页 |
| 1．2．2 国外基于Marr理论的双目立体视觉方法 | 第11页 |
| 1．2．3 国内基于Marr理论的双目立体视觉方法 | 第11-12页 |
| 1．3 本课题研究的选题依据 | 第12-13页 |
| 1．4 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 摄像机标定及立体成像模型的建立 | 第14-33页 |
| 2．1 引言 | 第14-15页 |
| 2．2 透视变换和摄像机模型 | 第15-23页 |
| 2．2．1 世界坐标与摄像机坐标重合时的摄像机模型 | 第16-17页 |
| 2．2．2 世界坐标与摄像机坐标分开时的摄像机模型 | 第17-19页 |
| 2．2．3 小孔成像摄像机模型 | 第19-21页 |
| 2．2．4 摄像机镜头畸变 | 第21-23页 |
| 2．3 传统摄像机标定技术 | 第23-28页 |
| 2．3．1 利用透视变换矩阵的摄像机定标技术 | 第23-26页 |
| 2．3．2 运用非线性优化技术进行摄像机定标 | 第26-27页 |
| 2．3．3 两步法 | 第27-28页 |
| 2．4 摄像机自定标技术 | 第28-31页 |
| 2．4．1 基于主动视觉的摄像机自定标技术 | 第29-31页 |
| 2．5 基于弱透视投影模型的摄像机标定 | 第31-32页 |
| 2．6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 机器人双目立体匹配 | 第33-43页 |
| 3．1 引言 | 第33页 |
| 3．2 立体匹配 | 第33-34页 |
| 3．3 立体匹配的内容 | 第34-36页 |
| 3．3．1 选择匹配基元 | 第34-35页 |
| 3．3．2 匹配准则 | 第35-36页 |
| 3．3 算法结构 | 第36页 |
| 3．4 立体匹配方法 | 第36-38页 |
| 3．4．1 稀疏视差匹配 | 第36-38页 |
| 3．5 密集视差换算 | 第38-39页 |
| 3．5．1 区域相关匹配算法 | 第39页 |
| 3．6 基于边缘检测的分阶段立体匹配方法 | 第39-42页 |
| 3．7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章物体三维坐标的获取 | 第43-50页 |
| 4．1 引言 | 第43页 |
| 4．2 双像解析摄影测量的方法 | 第43-45页 |
| 4．3 误差条件下的线性三角测量方法 | 第45-49页 |
| 4．3．1 算法的基本原理 | 第45-46页 |
| 4．3．2 误差条件下的线性迭代算法 | 第46-49页 |
| 4．5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 深度图生成和三维表面重建 | 第50-55页 |
| 5．1 深度图生成 | 第50-51页 |
| 5．1．1 引言 | 第50页 |
| 5．1．2 深度图的表示方法 | 第50-51页 |
| 5．2 三维表面重建 | 第51-55页 |
| 5．2．1 三维重建方法概述 | 第52页 |
| 5．2．2 直接体绘法 | 第52-54页 |
| 5．2．3 表面重建法 | 第54-55页 |
| 5．3 本章小结 | 第55页 |
| 第六章 视觉系统的软件实现 | 第55-63页 |
| 6．1 编程语言介绍(matlab) | 第55-56页 |
| 6．2 程序设计实现 | 第56-62页 |
| 6．2．1 摄像机标定过程软件设计 | 第56-61页 |
| 6．2．2 标定后的三维重建(深度图的生成) | 第61-62页 |
| 6．3 工作展望 | 第62-63页 |
| 基本结论 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录:攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69页 |
