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基于VR的CCD精确标定的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
1 绪论第7-13页
   ·计算机视觉第7页
   ·选题意义和应用前景第7-8页
   ·摄像机标定的研究现状第8-10页
     ·传统的摄像机标定方法第8-9页
     ·摄像机自标定法第9-10页
   ·虚拟现实技术第10-11页
   ·本文主要工作及组织结构第11-13页
2 基本理论第13-21页
   ·摄像机模型第13-17页
     ·坐标系简介第13-14页
     ·摄像机线性模型第14-15页
     ·镜头畸变及摄像机非线性模型第15-17页
   ·非线性优化算法第17-20页
     ·最小二乘法第17-19页
     ·Levenberg-Marquardt算法第19-20页
   ·VRML简介第20页
   ·本章小结第20-21页
3 图像的处理及特征提取第21-29页
   ·引言第21页
   ·图像的处理第21-24页
     ·图像灰度化第21-22页
     ·图像的平滑第22-23页
     ·图像锐化第23-24页
   ·角点检测第24-28页
     ·Harris角点检测原理第25-26页
     ·基于Harris亚像素角点检测原理第26-27页
     ·角点检测实验结果及分析第27-28页
   ·本章小节第28-29页
4 CCD的标定第29-41页
   ·标定简介及目的第29页
   ·Tsai方法第29-30页
   ·张正友平面标定方法第30-31页
   ·以上标定方法的比较第31-32页
   ·本文使用的标定方法第32-40页
     ·内外参数的初值第34-35页
     ·求取f_x、f_y及外参矩阵的初值第35-36页
     ·利用改进的LM法优化计算第36-37页
     ·实验结果及分析第37-40页
   ·本章小结第40-41页
5 立体匹配第41-57页
   ·立体视觉简介第41-42页
   ·立体匹配概述及本章匹配策略第42-43页
   ·短基线情况下的立体匹配第43-50页
     ·灰度相关匹配第43-44页
     ·对极几何及根据对极距离优化匹配第44-46页
     ·计算F并剔除误匹配点第46-49页
     ·F引导匹配第49-50页
   ·长基线情况下的立体匹配第50-51页
   ·实验结果及分析第51-56页
   ·本章小结第56-57页
6 三维重建及基于VR的目标定位第57-67页
   ·计算出本质矩阵E、R以及t第57-58页
   ·重建三维点第58页
   ·利用VRML重建物体第58-59页
   ·单CCD的目标定位第59-61页
   ·实验结果及分析第61-66页
   ·本章小结第66-67页
7 总结与展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页

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