摄像机标定及立体匹配技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第9-10页 |
| 2 摄像机标定技术研究 | 第10-32页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第10-14页 |
| 2.1.1 常用坐标系 | 第10-12页 |
| 2.1.2 线性摄像机模型 | 第12-13页 |
| 2.1.3 非线性摄像机模型 | 第13-14页 |
| 2.1.4 极线几何 | 第14页 |
| 2.2 摄像机标定方法介绍 | 第14-16页 |
| 2.2.1 传统的摄像机标定方法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 基于主动视觉的摄像机标定方法 | 第15页 |
| 2.2.3 摄像机自标定法 | 第15-16页 |
| 2.2.4 摄像机标定方法选择 | 第16页 |
| 2.3 张正友标定法 | 第16-20页 |
| 2.3.1 单应矩阵H的计算 | 第16-18页 |
| 2.3.2 内参数约束 | 第18-19页 |
| 2.3.3 线性求解过程 | 第19-20页 |
| 2.3.4 极大似然估计 | 第20页 |
| 2.4 双目校正 | 第20-24页 |
| 2.4.1 畸变校正 | 第21-22页 |
| 2.4.2 极线校正 | 第22-24页 |
| 2.5 基于模板的张正友标定法实例 | 第24-30页 |
| 2.5.1 双目摄像头与模板 | 第24-25页 |
| 2.5.2 实验过程 | 第25页 |
| 2.5.3 实验结果 | 第25-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 基于特征点的提取与匹配研究 | 第32-46页 |
| 3.1 立体匹配方法概述 | 第32-33页 |
| 3.1.1 图像立体匹配定义 | 第32页 |
| 3.1.2 立体匹配算法分类 | 第32页 |
| 3.1.3 图像立体匹配的构成要素 | 第32-33页 |
| 3.1.4 图像匹配处理流程 | 第33页 |
| 3.2 图像特征点提取 | 第33-39页 |
| 3.2.1 特征描述算子概要 | 第33页 |
| 3.2.2 SIFT算子 | 第33-38页 |
| 3.2.3 FAST算子 | 第38页 |
| 3.2.4 SURF算子 | 第38-39页 |
| 3.2.5 CenSurE算子 | 第39页 |
| 3.2.6 Harris算子 | 第39页 |
| 3.3 基于RANSAC算法的精匹配 | 第39-41页 |
| 3.4 特征点算子检测的性能比较 | 第41-45页 |
| 3.4.1 评估框架 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于图像特征的配准实验 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 稠密匹配的算法研究 | 第46-60页 |
| 4.1 稠密匹配理论基础 | 第46页 |
| 4.1.1 稠密匹配方法的提出 | 第46页 |
| 4.1.2 稠密立体匹配方法概述 | 第46页 |
| 4.2 基于区域增长的稠密匹配算法研究 | 第46-49页 |
| 4.2.1 算法概要 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于区域增长的稠密匹配实例 | 第48-49页 |
| 4.3 基于单应性假设的稠密匹配算法研究 | 第49-59页 |
| 4.3.1 Delaunay三角剖分 | 第50-51页 |
| 4.3.2 单应性概念 | 第51-52页 |
| 4.3.3 迭代的单应性匹配过程 | 第52-55页 |
| 4.3.4 基于单应性假设的稠密匹配实例 | 第55-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |
