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大型物体的单目视觉测量理论与方法

中文摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第13-25页
    1.1 视觉测量第13-15页
        1.1.1 视觉测量的优势第13-14页
        1.1.2 课题来源第14-15页
    1.2 视觉测量国内外现状第15-18页
        1.2.1 单目视觉测量法第15-16页
        1.2.2 双目视觉测量法第16-17页
        1.2.3 多目视觉测量法第17-18页
        1.2.4 大型物体的视觉测量第18页
    1.3 视觉测量中的关键步骤及分析第18-23页
        1.3.1 图像采集第18-20页
        1.3.2 图像处理第20-21页
        1.3.3 三维重建第21-22页
        1.3.4 大型物体视觉测量中的关键问题第22-23页
    1.4 论文的研究内容和组织结构第23-25页
第二章 摄像机模型简介第25-33页
    2.1 摄像机成像过程第25-29页
        2.1.1 像素坐标系第25-26页
        2.1.2 成像平面坐标系第26-27页
        2.1.3 摄像机坐标系第27-28页
        2.1.4 世界坐标系第28-29页
    2.2 摄像机的线性和非线性模型第29-32页
        2.2.1 摄像机的线性模型第30页
        2.2.2 摄像机的非线性模型第30-32页
    2.3 小结第32-33页
第三章 摄像机畸变参数估计与定位第33-59页
    3.1 引言第33-34页
    3.2 基础知识第34-36页
        3.2.1 平面单应变换(Homography)第34-35页
        3.2.2 摄像机畸变模型第35-36页
    3.3 基于单应矩阵的摄像机畸变参数估计方法第36-40页
        3.3.1 估计初始单应矩阵H0第37-38页
        3.3.2 估计初始摄像机畸变参数P第38-39页
        3.3.3 优化参数第39页
        3.3.4 算法说明第39-40页
    3.4 模拟实验第40-47页
        3.4.1 单次实验模拟步骤及结果第40-46页
        3.4.2 多次实验结果第46-47页
    3.5 真实图像实验第47-52页
        3.5.1 标定实验的分析比较第47-50页
        3.5.2 机械装备二维图纸第50-52页
    3.6 基于P3P问题的摄像机外参数标定和解的奇异性第52-57页
        3.6.1 P3P问题第53-54页
        3.6.2 三个超环面(toroid)第54页
        3.6.3 Grunert一元四次方程第54-55页
        3.6.4 P3P问题的解在控制点邻域的奇异性第55-57页
    3.7 小结第57-59页
第四章 视觉测量模拟和精度评估第59-73页
    4.1 引言第59页
    4.2 误差及其产生原因第59-60页
    4.3 参数设置及关键参数计算第60-63页
    4.4 模拟实验第63-71页
        4.4.1 实验数据与实验步骤第63-64页
        4.4.2 视觉测量误差实验结果第64-71页
    4.5 综合因素实验结果分析第71-72页
    4.6 小结第72-73页
第五章 Hough变换下的直线最小化参数空间分析第73-85页
    5.1 引言第73-75页
    5.2 Hough变换第75-76页
    5.3 问题提出第76-78页
    5.4 问题分析第78-83页
    5.5 小结第83-85页
第六章 视觉测量中的四边形检测与匹配第85-99页
    6.1 引言第85页
    6.2 相关工作第85-86页
    6.3 基本概念第86-87页
    6.4 面向机械装备的四边形自动检测方法第87-95页
        6.4.1 线段预处理第87-90页
        6.4.2 四边形的自动检测算法第90-93页
        6.4.3 四边形匹配算法第93-95页
    6.5 实验分析第95-98页
    6.6 小结第98-99页
第七章 机械装备视觉测量原型系统开发第99-107页
    7.1 系统功能模块及开发环境第99页
    7.2 主要模块实现过程第99-101页
        7.2.1 图像获取第99-100页
        7.2.2 图像格式转换第100页
        7.2.3 图像预处理第100页
        7.2.4 特征提取和匹配第100-101页
        7.2.5 摄像机标定第101页
        7.2.6 三维重建第101页
        7.2.7 产品测量第101页
    7.3 系统设计及运行结果第101-103页
    7.4 测量结果与误差分析第103-105页
    7.5 小结第105-107页
第八章 总结与展望第107-109页
    8.1 总结第107-108页
    8.2 展望第108-109页
参考文献第109-121页
致谢第121-123页
附录 1第123-129页
攻读博士学位期间参与项目和研究成果第129页

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