双目立体视觉测距技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 双目立体视觉测距 | 第15-21页 |
| 2.1 生物视觉理论 | 第15-16页 |
| 2.1.1 生物视觉原理 | 第15页 |
| 2.1.2 人眼视觉的简单眼模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 人眼的立体视觉因素 | 第16页 |
| 2.2 机器视觉的理论 | 第16-17页 |
| 2.3 使用双目立体视觉技术实现测距的原理 | 第17-20页 |
| 2.3.1 双目立体视觉技术的发展 | 第17页 |
| 2.3.2 双目立体视觉测距原理 | 第17-18页 |
| 2.3.3 双目立体视觉系统简述 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 双目立体视觉系统的标定 | 第21-35页 |
| 3.1 摄像机标定实验的准备工作 | 第21页 |
| 3.2 摄像机标定的定义和标定的内容 | 第21-22页 |
| 3.3 摄像机标定的意义及原理 | 第22-25页 |
| 3.3.1 摄像机标定中的坐标系 | 第22-23页 |
| 3.3.2 坐标系间的转换 | 第23-25页 |
| 3.4 摄像机标定的方法 | 第25-28页 |
| 3.4.1 传统的摄像机标定方法 | 第25-26页 |
| 3.4.2 摄像机自标定方法 | 第26-28页 |
| 3.5 摄像机标定的模板和工具 | 第28-29页 |
| 3.6 摄像机标定实验 | 第29-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 角点检测 | 第35-41页 |
| 4.1 基本的角点检测算法 | 第35-36页 |
| 4.2 Harris 角点检测算法的基本原理 | 第36-38页 |
| 4.3 Harris 角点检测算法的实现 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 双目立体视觉中的图像立体匹配 | 第41-53页 |
| 5.1 立体匹配概念 | 第41页 |
| 5.2 立体匹配的内容 | 第41-43页 |
| 5.2.1 选择合适的匹配基元 | 第42页 |
| 5.2.2 匹配准则 | 第42-43页 |
| 5.3 立体匹配算法 | 第43-49页 |
| 5.3.1 立体匹配算法的分类 | 第43-44页 |
| 5.3.2 基于特征的立体匹配算法 | 第44页 |
| 5.3.3 基于全局立体匹配算法 | 第44-46页 |
| 5.3.4 基于局部的立体匹配 | 第46-49页 |
| 5.4 立体匹配的限制 | 第49页 |
| 5.5 匹配算法的实现 | 第49-52页 |
| 5.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 利用双目立体视觉进行物体测距 | 第53-57页 |
| 6.1 双目立体视觉测距系统的设备 | 第53-54页 |
| 6.2 双目立体视觉测距系统的实现流程 | 第54页 |
| 6.3 测距算法的实现 | 第54页 |
| 6.4 实验数据分析 | 第54-56页 |
| 6.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第57页 |
| 7.2 展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
