| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 结构光三维测量技术研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 线结构光三维测量系统的关键技术 | 第16页 |
| 1.4 本文研究内容和章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 三维测量系统模型研究及理论分析 | 第19-26页 |
| 2.1 三维视觉系统建模 | 第19-22页 |
| 2.1.1 主动视觉测量法 | 第19-20页 |
| 2.1.2 线结构光测量原理 | 第20-22页 |
| 2.2 线结构光三维测量系统模型 | 第22-24页 |
| 2.3 线结构光三维测量系统的误差分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 线结构光三维测量系统参数的标定方法 | 第26-49页 |
| 3.1 系统摄像机的标定处理 | 第26-32页 |
| 3.1.1 摄像机标定中常用的几种坐标系 | 第26-28页 |
| 3.1.2 摄像机的数学模型 | 第28-30页 |
| 3.1.3 摄像机的标定理论 | 第30-32页 |
| 3.2 基于对称方差算子的角点检测算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 常用的角点检测算法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于对称方差算子的角点检测的思想与设计 | 第34-36页 |
| 3.2.3 基于对称方差算子的角点检测法的实现步骤 | 第36-37页 |
| 3.3 摄像机的标定实验结果及分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 基于对称方差算子的角点检测算法的实验 | 第37-39页 |
| 3.3.2 摄像机的标定实验 | 第39-43页 |
| 3.4 线结构光平面的标定 | 第43-48页 |
| 3.4.1 常见的线结构光光平面的标定方法 | 第43-44页 |
| 3.4.2 本文使用标定方法 | 第44-46页 |
| 3.4.3 光平面标定的实现过程 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 线结构光条纹的图像处理算法研究和条纹中心的提取 | 第49-65页 |
| 4.1 线结构光条的特性 | 第49-50页 |
| 4.2 图像的去噪滤波 | 第50-57页 |
| 4.2.1 均值滤波器 | 第51-52页 |
| 4.2.2 高斯滤波器 | 第52-53页 |
| 4.2.3 双边滤波器 | 第53-55页 |
| 4.2.4 中值滤波器 | 第55页 |
| 4.2.5 本文使用的图像处理算法 | 第55-57页 |
| 4.3 线结构光条纹中心的提取 | 第57-64页 |
| 4.3.1 基于几何中心的提取方法 | 第58-59页 |
| 4.3.2 基于能量中心的提取方法 | 第59-61页 |
| 4.3.3 基于光条纹方向的中心提取法 | 第61-62页 |
| 4.3.4 本文所用的光条纹中心提取算法 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 物体三维重建技术及其相应实验 | 第65-74页 |
| 5.1 三维重建技术 | 第65-68页 |
| 5.1.1 直接体绘制方法 | 第65-66页 |
| 5.1.2 抽取表面信息的可视化方法 | 第66-67页 |
| 5.1.3 直接体绘制法和Delaunay三角剖分法的比较 | 第67-68页 |
| 5.2 系统实验平台 | 第68-69页 |
| 5.3 三维测量系统的实验及分析 | 第69-73页 |
| 5.3.1 物体的三维测量实验 | 第69-71页 |
| 5.3.2 测量实验误差及分析 | 第71-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录 | 第82页 |
