移动机器人双目立体视觉技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-17页 |
| 1．1 引言 | 第9-10页 |
| 1．2 双目立体视觉系统 | 第10-12页 |
| 1．3 双目立体视觉研究现状与发展趋势 | 第12-15页 |
| 1．3．1 立体视觉的研究现状 | 第12-14页 |
| 1．3．2 立体视觉研究存在的问题和发展趋势 | 第14-15页 |
| 1．4 论文安排 | 第15-17页 |
| 第2章 移动机器人双目立体视觉系统 | 第17-26页 |
| 2．1 双目立体视觉的基本原理 | 第17-18页 |
| 2．2 双目立体视觉模型 | 第18-23页 |
| 2．2．1 规范结构的双目立体视觉模型 | 第18-20页 |
| 2．2．2 非规范结构的双目立体视觉模型 | 第20-23页 |
| 2．3 系统组成及研究思路 | 第23-25页 |
| 2．3．1 摄像机标定及立体成像模型的建立 | 第23-24页 |
| 2．3．2 特征提取与立体匹配 | 第24-25页 |
| 2．3．3 三维信息的恢复 | 第25页 |
| 2．4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 摄像机标定 | 第26-38页 |
| 3．1 摄像机成像模型 | 第26-29页 |
| 3．1．1 图像坐标系、摄像机坐标系及世界坐标系 | 第26-28页 |
| 3．1．2 针孔摄像机模型 | 第28-29页 |
| 3．2 传统标定方法 | 第29-32页 |
| 3．2．1 直接线性变换 | 第29-30页 |
| 3．2．2 利用透视变换矩阵的标定方法 | 第30-31页 |
| 3．2．3 Tsai的二步法标定 | 第31页 |
| 3．2．4 双平面标定法 | 第31-32页 |
| 3．3 自标定技术 | 第32-33页 |
| 3．4 张氏平面标定法 | 第33-36页 |
| 3．5 双目立体摄像机标定 | 第36页 |
| 3．6 标定实验结果 | 第36-37页 |
| 3．7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 双目立体视觉系统的立体匹配 | 第38-62页 |
| 4．1 图像预处理 | 第38-43页 |
| 4．1．1 图像滤波 | 第38-40页 |
| 4．1．2 边缘点提取 | 第40-43页 |
| 4．2 基于区域相关的匹配算法 | 第43-48页 |
| 4．2．1 匹配约束条件 | 第43-44页 |
| 4．2．2 匹配基元的选择 | 第44页 |
| 4．2．3 相似性测度的选择 | 第44-46页 |
| 4．2．4 算法结构 | 第46-47页 |
| 4．2．5 实验结果 | 第47-48页 |
| 4．3 基于特征的匹配算法 | 第48-58页 |
| 4．3．1 Harris角点提取 | 第48-49页 |
| 4．3．2 基于相关性的初匹配 | 第49-51页 |
| 4．3．3 基本矩阵的估计与精匹配 | 第51-56页 |
| 4．3．4 实验结果 | 第56-58页 |
| 4．4 其他匹配算法 | 第58-61页 |
| 4．5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 三维坐标的计算 | 第62-68页 |
| 5．1 规范结构下的三维坐标计算 | 第62-63页 |
| 5．2 计算旋转矩阵和平移向量 | 第63-65页 |
| 5．2．1 计算本质矩阵 | 第63-64页 |
| 5．2．2 求解旋转矩阵和平移向量 | 第64-65页 |
| 5．3 计算空间点的三维坐标 | 第65-66页 |
| 5．4 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
