摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第13-21页 |
1.1 本课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 摄像机标定的研究现状 | 第14页 |
1.3 模板匹配的国内外研究现状 | 第14-17页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第14-16页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
1.4 本文的主要研究内容 | 第17-19页 |
1.5 本文的章节安排 | 第19-21页 |
第二章 基于九圆点的摄像机自标定算法 | 第21-34页 |
2.1 引言 | 第21页 |
2.2 相机标定的基本原理 | 第21-22页 |
2.3 相机模型 | 第22-24页 |
2.3.1 线性模型 | 第22-23页 |
2.3.2 非线性模型 | 第23-24页 |
2.4 坐标转换 | 第24-27页 |
2.4.1 像素坐标与图像平面坐标关系 | 第24-25页 |
2.4.2 图像平面坐标与相机坐标系关系 | 第25-26页 |
2.4.3 相机坐标系与世界坐标系关系 | 第26-27页 |
2.5 激光切割视觉系统摄像机快速标定方法 | 第27-33页 |
2.5.1 基于九圆点的标定算法设计思路 | 第27-28页 |
2.5.2 算法的流程 | 第28-30页 |
2.5.3 九圆点标定算法的实现过程 | 第30-31页 |
2.5.4 九圆点标定算法的实验验证 | 第31-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第三章 基于双线性插值算法的粗匹配算法 | 第34-53页 |
3.1 引言 | 第34页 |
3.2 粗匹配算法设计思路 | 第34-35页 |
3.3 目标旋转角度的求解及校正 | 第35-41页 |
3.3.1 傅里叶变换求图像旋转角度原理 | 第35页 |
3.3.2 图像的傅里叶变换 | 第35-37页 |
3.3.3 频域图像的处理及直线检测 | 第37-38页 |
3.3.4 图像旋转角度的求解及图像校正 | 第38-41页 |
3.4 基于双线性插值算法的粗匹配原理 | 第41-46页 |
3.4.1 双线性插值原理 | 第41-42页 |
3.4.2 图像缩放的实验结果与分析 | 第42-44页 |
3.4.3 基于双线性插值算法粗匹配流程 | 第44-46页 |
3.5 粗匹配的实现过程 | 第46-52页 |
3.5.1 模板的创建 | 第46-48页 |
3.5.2 粗匹配的实验结果与分析 | 第48-52页 |
3.6 本章小结 | 第52-53页 |
第四章 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法 | 第53-61页 |
4.1 引言 | 第53页 |
4.2 精匹配算法设计思路 | 第53-54页 |
4.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配 | 第54-58页 |
4.3.1 小生境遗传算法 | 第54-55页 |
4.3.2 分区域隔离小生境遗传算法 | 第55页 |
4.3.3 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配算法设计 | 第55-56页 |
4.3.4 编码方法的设计 | 第56页 |
4.3.5 操作算子 | 第56页 |
4.3.6 目标函数 | 第56页 |
4.3.7 终止准则 | 第56-57页 |
4.3.8 基于分区域隔离小生境遗传算法的精匹配流程 | 第57-58页 |
4.4 精匹配的实验结果与分析 | 第58-60页 |
4.5 本章小结 | 第60-61页 |
第五章 实验结果分析和系统软件介绍 | 第61-72页 |
5.1 引言 | 第61页 |
5.2 实验的硬件与软件环境 | 第61-63页 |
5.2.1 实验的硬件环境 | 第61-62页 |
5.2.2 实验的软件环境 | 第62页 |
5.2.3 标定与识别总运行流程图 | 第62-63页 |
5.3 实验的结果与性能分析 | 第63-68页 |
5.3.1 算法的性能评价标准 | 第63-64页 |
5.3.2 匹配过程的性能测试 | 第64-68页 |
5.4 软件系统开发与实现 | 第68-71页 |
5.4.1 摄像机标定工具栏 | 第69页 |
5.4.2 模板匹配工具栏 | 第69-71页 |
5.5 本章小结 | 第71-72页 |
第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
6.1 总结 | 第72-73页 |
6.2 展望 | 第73-74页 |
参考文献 | 第74-78页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第78-80页 |
致谢 | 第80页 |