| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 智能视频监控技术的发展与研究动态 | 第9-11页 |
| 1.3 三维重建技术的发展及研究动态 | 第11-13页 |
| 1.4 三维重建应用到智能视频监控系统存在的挑战 | 第13页 |
| 1.5 论文创新点 | 第13页 |
| 1.6 论文的主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 双目视觉模型的建立 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 相机线性模型 | 第15-19页 |
| 2.2.1 四种坐标系 | 第15-16页 |
| 2.2.2 坐标系间的转换 | 第16-17页 |
| 2.2.3 线性模型 | 第17-19页 |
| 2.3 相机非线性模型 | 第19-21页 |
| 2.4 双目视觉模型 | 第21-24页 |
| 2.5 极线约束 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 智能视频监控原型系统设计 | 第26-33页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 视频监控系统发展的四个阶段 | 第26-27页 |
| 3.3 智能视频监控系统 | 第27-29页 |
| 3.3.1 智能视频监控系统的特点 | 第27页 |
| 3.3.2 智能视频监控系统的硬件组成 | 第27-28页 |
| 3.3.3 智能视频监控系统的主要技术 | 第28-29页 |
| 3.4 应用三维重建技术的智能视频监控系统原型系统设计 | 第29-32页 |
| 3.4.1 问题分析 | 第29页 |
| 3.4.2 总体框架设计 | 第29页 |
| 3.4.3 三维重建模块设计 | 第29-30页 |
| 3.4.4 目标识别模块 | 第30-31页 |
| 3.4.5 立体匹配模块 | 第31-32页 |
| 3.4.6 三维信息验证模块 | 第32页 |
| 3.4.7 智能预警模块 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 相机标定 | 第33-47页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 标定原理 | 第33-37页 |
| 4.2.1 单个相机标定数学模型 | 第33-36页 |
| 4.2.2 双目标定数学模型 | 第36-37页 |
| 4.3 标定方法 | 第37-38页 |
| 4.3.1 标定方法分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 标定步骤 | 第38页 |
| 4.4 角点检测 | 第38-42页 |
| 4.4.1 传统Harris角点检测 | 第38-40页 |
| 4.4.2 改进的Harris角点检测 | 第40-42页 |
| 4.5 相机标定试验及结果 | 第42-46页 |
| 4.5.1 实验平台 | 第42-43页 |
| 4.5.2 双目相机标定 | 第43-44页 |
| 4.5.3 标定结果 | 第44-46页 |
| 4.5.4 图像校正 | 第46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于改进AD-Census和引导滤波的立体匹配算法 | 第47-60页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 立体匹配现有算法与理论 | 第47-49页 |
| 5.2.1 立体匹配的约束 | 第47-48页 |
| 5.2.2 立体匹配算法分类 | 第48页 |
| 5.2.3 立体匹配算法评价标准 | 第48页 |
| 5.2.4 立体匹配的难点 | 第48-49页 |
| 5.3 基于AD-Census和引导滤波的立体匹配算法 | 第49-55页 |
| 5.3.1 立体匹配的步骤 | 第49-50页 |
| 5.3.2 预处理 | 第50页 |
| 5.3.3 匹配代价计算 | 第50-52页 |
| 5.3.4 引导滤波代价聚合 | 第52-53页 |
| 5.3.5 视差选择 | 第53-54页 |
| 5.3.6 视差提精 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 5.4.1 实验平台及参数设置 | 第55页 |
| 5.4.2 噪声和曝光不一致实验 | 第55-56页 |
| 5.4.3 标准测试集评估 | 第56-57页 |
| 5.4.4 真实场景测试 | 第57-59页 |
| 5.4.5 实时性分析 | 第59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 点云处理 | 第60-69页 |
| 6.1 前言 | 第60页 |
| 6.2 点云生成 | 第60-61页 |
| 6.2.1 PCL点云库 | 第60页 |
| 6.2.2 空间点坐标计算 | 第60-61页 |
| 6.3 Delaunay三角剖分 | 第61-66页 |
| 6.3.1 Voronoi图原理 | 第62页 |
| 6.3.2 Delaunay三角剖分原理 | 第62-63页 |
| 6.3.3 Delaunay三角剖分算法 | 第63-65页 |
| 6.3.4 三维重建生成点云的特点 | 第65页 |
| 6.3.5 改进的Delaunay三角剖分算法 | 第65-66页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 6.4.1 实验平台 | 第66页 |
| 6.4.2 实验流程 | 第66页 |
| 6.4.3 实验结果与分析 | 第66-68页 |
| 6.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
