| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 立体视觉技术的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 双目立体视觉测距的系统框架 | 第13-15页 |
| 1.4 双目立体视觉的发展方向 | 第15页 |
| 1.5 本文主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 双目视觉测距相关知识介绍 | 第17-35页 |
| 2.1 计算机视觉坐标系 | 第17-20页 |
| 2.2 平行双目测量原理 | 第20-22页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第22-25页 |
| 2.3.1 摄像机标定方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 摄像机标定模型 | 第23-25页 |
| 2.4 图像预处理 | 第25-28页 |
| 2.4.1 图像校正 | 第25-27页 |
| 2.4.2 图像灰度化 | 第27页 |
| 2.4.3 图像去噪 | 第27-28页 |
| 2.5 特征点提取 | 第28-32页 |
| 2.5.1 Fast特征点提取 | 第28页 |
| 2.5.2 Harris特征点提取 | 第28-30页 |
| 2.5.3 SURF特征点提取 | 第30-32页 |
| 2.6 立体匹配 | 第32-34页 |
| 2.6.1 基于灰度相似性的粗匹配 | 第32-33页 |
| 2.6.2 RANSAC去除误匹配 | 第33-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 立体视觉测距系统的仿真研究 | 第35-51页 |
| 3.1 双目图像采集 | 第35页 |
| 3.2 基于平面模板的标定方法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 基于MATLAB标定的流程 | 第35-37页 |
| 3.2.2 标定结果分析 | 第37-40页 |
| 3.3 图像预处理 | 第40-41页 |
| 3.3.1 图像校正 | 第40页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第40-41页 |
| 3.4 特征点提取 | 第41-45页 |
| 3.4.1 特征点提取算法的选择 | 第41-43页 |
| 3.4.2 基于改进的Harris角点提取算法 | 第43-45页 |
| 3.5 立体匹配 | 第45-49页 |
| 3.5.1 基于NCC的特征点匹配 | 第45-46页 |
| 3.5.2 RANSAC去除误匹配 | 第46-49页 |
| 3.6 立体视觉测距 | 第49-50页 |
| 3.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 双目测距系统硬件实现 | 第51-71页 |
| 4.1 ICETEK-DM6437-B开发平台 | 第51-54页 |
| 4.1.1 视频处理子系统 | 第52-54页 |
| 4.2 ICETEK-XDS560U-PLUS仿真器 | 第54页 |
| 4.3 软件开发环境介绍 | 第54-57页 |
| 4.3.1 CCS3.3介绍 | 第54-56页 |
| 4.3.2 DSP/BIOS操作系统配置 | 第56-57页 |
| 4.4 系统硬件模块介绍及实现流程 | 第57-60页 |
| 4.4.1 硬件系统模块结构 | 第57-59页 |
| 4.4.2 硬件系统实现流程 | 第59-60页 |
| 4.5 双目测距系统的DSP实现 | 第60-68页 |
| 4.5.1 读取双目图像 | 第60-61页 |
| 4.5.2 中值滤波实现 | 第61-62页 |
| 4.5.3 Harris角点提取 | 第62-63页 |
| 4.5.4 立体匹配 | 第63-65页 |
| 4.5.5 双目立体视觉测距 | 第65-68页 |
| 4.6 测试结果分析 | 第68-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第71页 |
| 5.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |