投影法检测光学元件面形的算法优化
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·光学元件面形检测技术概述 | 第9-10页 |
| ·研究光学元件面形检测的重要意义 | 第9页 |
| ·光学元件面形检测技术的发展及常用方法简介 | 第9-10页 |
| ·光学元件面形评价方法及其指标 | 第10-12页 |
| ·中心点亮度评价法 | 第11-12页 |
| ·峰谷值评价法 | 第12页 |
| ·均方根值评价法 | 第12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 投影法光学元件面形检测系统介绍 | 第14-21页 |
| ·检测原理 | 第14-15页 |
| ·数学模型 | 第15-19页 |
| ·相机的成像模型 | 第15-17页 |
| ·双目立体视觉模型 | 第17-19页 |
| ·数学模型的实现 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 立体匹配算法研究与分析 | 第21-33页 |
| ·立体匹配算法 | 第21-23页 |
| ·基于区域的立体匹配 | 第21-22页 |
| ·基于相位的立体匹配 | 第22页 |
| ·基于特征的立体匹配 | 第22-23页 |
| ·立体匹配的约束 | 第23-26页 |
| ·特征匹配的算子 | 第26-31页 |
| ·Moravec算子 | 第26-27页 |
| ·SUSAN算子 | 第27-28页 |
| ·Harris算子 | 第28-30页 |
| ·SIFT算子 | 第30页 |
| ·SURF算子 | 第30-31页 |
| ·匹配视差的计算 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 立体匹配算法优化 | 第33-53页 |
| ·基于SURF立体匹配算法 | 第33-39页 |
| ·特征点检测 | 第33-36页 |
| ·特征描述 | 第36-37页 |
| ·特征匹配 | 第37-39页 |
| ·特征提取算法的改进 | 第39-48页 |
| ·图像裁剪 | 第39页 |
| ·图像滤波 | 第39-41页 |
| ·边缘检测 | 第41-43页 |
| ·形态学处理 | 第43-45页 |
| ·特征提取算法的改进 | 第45-48页 |
| ·特征匹配算法的改进 | 第48-51页 |
| ·匹配视差图的实现 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实验结果及分析 | 第53-69页 |
| ·实验平台的搭建 | 第53页 |
| ·图像的采集 | 第53-54页 |
| ·图像的处理 | 第54-67页 |
| ·相机标定 | 第54-56页 |
| ·图像预处理 | 第56-57页 |
| ·特征点提取 | 第57-60页 |
| ·特征点匹配 | 第60-64页 |
| ·三维重建 | 第64-67页 |
| ·实验结果数据的分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 6 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·全文结论 | 第69页 |
| ·课题展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
