| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 变形测量研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 机器视觉测量技术的发展概况 | 第11-12页 |
| 1.2.3 数字图像相关方法的发展概况 | 第12-14页 |
| 1.2.4 GPU通用计算的应用现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第2章 图像相关的亚像素匹配算法 | 第18-33页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 相关函数的比较与选取 | 第18-22页 |
| 2.3 图像亚像素匹配策略研究 | 第22-28页 |
| 2.3.1 基于N-R法的亚像素匹配策略 | 第23-26页 |
| 2.3.2 基于IC-GN法的亚像素匹配策略 | 第26-28页 |
| 2.4 匹配算法性能分析及匹配参数选取 | 第28-32页 |
| 2.4.1 仿真散斑图的生成方法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 N-R法和IC-GN法的比较 | 第29-30页 |
| 2.4.3 收敛阈值对匹配精度的影响 | 第30-31页 |
| 2.4.4 散斑尺寸与匹配窗口大小对匹配精度的影响 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 三维数字图像相关变形测量方法 | 第33-46页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 视觉成像系统模型 | 第33-37页 |
| 3.2.1 单目相机成像模型 | 第33-36页 |
| 3.2.2 双目视觉成像系统模型 | 第36-37页 |
| 3.3 双目视觉成像系统标定 | 第37-41页 |
| 3.4 基于极线约束的立体匹配及变形测量方法 | 第41-45页 |
| 3.4.1 基于极线约束的灰度相关匹配方法 | 第41页 |
| 3.4.2 三维重建及变形拟合 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于GPU的异构并行高速图像匹配算法研究 | 第46-54页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 GPU与CPU的性能比较 | 第46-47页 |
| 4.3 CUDA编程平台 | 第47-50页 |
| 4.3.1 CUDA线程组织结构 | 第47-48页 |
| 4.3.2 CUDA存储结构 | 第48-50页 |
| 4.4 匹配过程的异构实现及优化 | 第50-53页 |
| 4.4.1 异构程序设计原则 | 第50-51页 |
| 4.4.2 相关匹配并行化设计方案 | 第51-52页 |
| 4.4.3 单点匹配的优化方案 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 风机叶片变形测量实验及结果分析 | 第54-67页 |
| 5.1 引言 | 第54页 |
| 5.2 双目视觉系统标定实验 | 第54-56页 |
| 5.3 位移测量实验 | 第56-58页 |
| 5.4 三维曲面变形测量实验 | 第58-62页 |
| 5.5 异构并行运算下的模拟叶片变形测量实验 | 第62-66页 |
| 5.5.1 CPU和异构并行运算下的匹配速度比较实验 | 第63-64页 |
| 5.5.2 大范围平移测量实验 | 第64-65页 |
| 5.5.3 模拟叶片变形测量实验 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |