机器视觉中二维图像的三维重建
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 引言 | 第12-21页 |
| ·机器视觉研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·机器视觉的发展及其难点 | 第13-16页 |
| ·计算机视觉的发展 | 第13-14页 |
| ·机器视觉与计算机视觉的差别 | 第14页 |
| ·机器视觉系统的分类及关键技术 | 第14-16页 |
| ·机器视觉国内外研究现状及发展方向 | 第16-21页 |
| ·机器视觉国外研究现状 | 第16-17页 |
| ·机器视觉国内研究现状 | 第17-18页 |
| ·机器视觉的发展方向 | 第18-21页 |
| 2 双目视觉系统构成 | 第21-29页 |
| ·双目视觉基本原理 | 第21-23页 |
| ·双目视觉系统硬件组成 | 第23-25页 |
| ·双目视觉系统软件实现 | 第25-29页 |
| ·系统软件流程图 | 第25页 |
| ·系统软件的结构 | 第25-29页 |
| 3 摄像机标定 | 第29-43页 |
| ·摄像机标定的基本思路 | 第29-34页 |
| ·摄像机标定中的各种坐标系 | 第29-30页 |
| ·摄像机投影线性透视模型 | 第30-33页 |
| ·摄像机投影非线性透视模型 | 第33-34页 |
| ·摄像机标定方法 | 第34-41页 |
| ·摄像机标定方法分类 | 第34-35页 |
| ·张正友标定法 | 第35-37页 |
| ·Tsai两步标定法 | 第37-41页 |
| ·摄像机标定步骤及结果 | 第41-43页 |
| 4 双目视觉中的立体匹配 | 第43-60页 |
| ·图像预处理 | 第43-48页 |
| ·彩色图像的灰度化 | 第43-44页 |
| ·图像的中值滤波 | 第44-45页 |
| ·图像的平滑 | 第45页 |
| ·图像的锐化 | 第45-48页 |
| ·图像特征提取 | 第48-54页 |
| ·Harris角点检测 | 第48-49页 |
| ·图像边缘的检测 | 第49-54页 |
| ·立体匹配的算法实现 | 第54-58页 |
| ·匹配准则 | 第54页 |
| ·基于灰度相关的匹配 | 第54-56页 |
| ·基于特征的匹配 | 第56-58页 |
| ·实验设计与实验结果 | 第58-60页 |
| 5 双目视觉特征点三维重建 | 第60-68页 |
| ·双目视觉提取目标物体三维坐标 | 第60-62页 |
| ·三维坐标测量精度分析 | 第62-65页 |
| ·系统结构参数对测量精度的影响 | 第63-64页 |
| ·摄像机焦距对测量精度的影响 | 第64-65页 |
| ·实验结果 | 第65-68页 |
| 6 双目视觉其他特征的三维重建 | 第68-71页 |
| ·空间直线的三维重建 | 第68-69页 |
| ·空间二次曲线重建 | 第69-70页 |
| ·表面重建 | 第70-71页 |
| 7 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
