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全向视觉传感器标定

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
图目录第15-18页
表目录第18-19页
1 绪论第19-33页
    1.1 研究的背景和意义第19-20页
    1.2 被动全向视觉系统发展第20-26页
        1.2.1 鱼眼成像系统发展第21-24页
        1.2.2 折反射成像系统发展第24-26页
    1.3 主动全向视觉系统发展第26-28页
    1.4 雷达-相机系统介绍第28-30页
    1.5 全向视觉传感器标定方法讨论第30-31页
    1.6 本文研究目的和内容安排第31-33页
2 全向相机成像第33-53页
    2.1 引言第33-34页
    2.2 鱼眼相机成像第34-41页
        2.2.1 相机成像过程第34-36页
        2.2.2 鱼眼相机投影模型第36-41页
    2.3 单视点折反射相机成像第41-45页
        2.3.1 抛物面折反射相机第42-43页
        2.3.2 曲面折反射相机第43-44页
        2.3.3 椭圆面折反射相机第44-45页
    2.4 统一球面投影模型第45-48页
        2.4.1 投影模型介绍第45-47页
        2.4.2 等效统一球面投影模型第47-48页
    2.5 全向相机畸变模型第48-52页
    2.6 本章小结第52-53页
3 基于单位视球的全向相机标定第53-74页
    3.1 引言第53页
    3.2 相关工作第53-55页
    3.3 单位视球上几何性质第55-58页
    3.4 基于单位视球几何性质的全向相机标定第58-62页
        3.4.1 内部参数计算第58-60页
        3.4.2 外部参数计算第60-61页
        3.4.3 全局优化第61-62页
    3.5 算法流程第62页
    3.6 实验结果第62-73页
        3.6.1 仿真实验第62-65页
        3.6.2 真实数据第65-73页
        3.6.3 方法分析第73页
    3.7 本章小结第73-74页
4 基于稀疏表示的全向相机自标定第74-102页
    4.1 引言第74页
    4.2 相关工作第74-76页
    4.3 基于稀疏表示的低秩纹理恢复第76-82页
        4.3.1 问题描述第76-78页
        4.3.2 问题求解第78-82页
    4.4 基于低秩纹理的透视相机自标定第82-85页
    4.5 基于低秩纹理的全向相机自标定第85-93页
        4.5.1 双经度投影第85-88页
        4.5.2 问题描述第88-90页
        4.5.3 问题求解第90-93页
    4.6 实验结果第93-101页
    4.7 本章小结第101-102页
5 基于自然场景的雷达-相机系统外部参数标定第102-134页
    5.1 引言第102-103页
    5.2 相关工作第103-104页
    5.3 基于正交三面体的外部参数标定第104-112页
        5.3.1 参考坐标系定义第105-106页
        5.3.2 雷达参数计算第106-108页
        5.3.3 相机参数计算第108-111页
        5.3.4 联合优化第111-112页
        5.3.5 算法流程第112页
    5.4 基于任意三面体的外部参数标定第112-117页
        5.4.1 参考坐标系定义第113-114页
        5.4.2 雷达参数计算第114页
        5.4.3 相机参数计算第114-116页
        5.4.4 联合优化第116页
        5.4.5 算法流程第116-117页
    5.5 实验结果第117-133页
        5.5.1 仿真实验第117-123页
        5.5.2 真实数据第123-132页
        5.5.3 算法帧数讨论第132-133页
    5.6 本章小结第133-134页
6 总结与展望第134-137页
    6.1 本文工作总结第134-135页
    6.2 研究工作展望第135-137页
7 参考文献第137-145页
攻读博士期间学术成果第145页

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