双目立体相机标定算法研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·相机标定研究现状 | 第9-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第12-14页 |
| 2 相机标定的基本原理 | 第14-39页 |
| ·坐标系与成像模型 | 第14-18页 |
| ·参考坐标系 | 第14-16页 |
| ·相机成像模型 | 第16-17页 |
| ·需要标定的参数 | 第17-18页 |
| ·相机标定方法分类 | 第18-22页 |
| ·传统的相机标定方法 | 第18-20页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第20-21页 |
| ·自标定方法 | 第21-22页 |
| ·图像的特征点提取与匹配 | 第22-27页 |
| ·图像特征提取 | 第22-24页 |
| ·立体匹配 | 第24-27页 |
| ·经典的标定法—张正友标定法 | 第27-32页 |
| ·基本原理 | 第27-29页 |
| ·内参数约束 | 第29页 |
| ·线性求解过程 | 第29-32页 |
| ·平面模板法标定实验 | 第32-38页 |
| ·实验平台构建 | 第32-33页 |
| ·实验步骤 | 第33-34页 |
| ·基于Matlab的相机标定的实现 | 第34-36页 |
| ·标定得到的结果 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 3 改进的RANSAC方法求解基础矩阵 | 第39-50页 |
| ·对极几何和基础矩阵 | 第39-42页 |
| ·对极几何 | 第39页 |
| ·基础矩阵和本质矩阵 | 第39-42页 |
| ·基本概念的定义 | 第39-41页 |
| ·基础矩阵的求解 | 第41-42页 |
| ·RANSAC方法去除误匹配 | 第42-43页 |
| ·RANSAC基本思想 | 第42-43页 |
| ·RANSAC样本空间大小 | 第43页 |
| ·改进的RANSAC方法求解基础矩阵 | 第43-46页 |
| ·实验分析与结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于本质矩阵的自标定方法 | 第50-59页 |
| ·基于本质矩阵的性质进行标定 | 第50-52页 |
| ·本质矩阵的特性 | 第50页 |
| ·基于本质矩阵构造目标函数 | 第50-52页 |
| ·遗传算法优化方法 | 第52-54页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第52-53页 |
| ·遗传算法工具箱 | 第53-54页 |
| ·实验过程及结果 | 第54-58页 |
| ·具体实验步骤 | 第54-56页 |
| ·实验过程及分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结及展望 | 第59-61页 |
| ·全文研究总结 | 第59页 |
| ·对未来研究工作的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
