基于神经网络的摄像机标定
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·前言 | 第7-8页 |
| ·机器视觉 | 第8-9页 |
| ·论文立题背景 | 第9-10页 |
| ·摄像机标定研究现状 | 第10-11页 |
| ·传统标定方法 | 第10页 |
| ·摄像机自标定 | 第10-11页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第11页 |
| ·本文主要内容及目标 | 第11-13页 |
| 第二章 摄像机标定原理 | 第13-23页 |
| ·摄像机标定的意义 | 第13-14页 |
| ·摄像机模型 | 第14-17页 |
| ·非线性模型 | 第17-18页 |
| ·传统标定过程 | 第18-19页 |
| ·立体视觉标定 | 第19-21页 |
| ·对标定的认识 | 第21-22页 |
| ·本文将采用的标定方法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像处理技术 | 第23-36页 |
| ·图像的灰度变换 | 第23-24页 |
| ·图像增强 | 第24-31页 |
| ·空域变换增强 | 第24-27页 |
| ·空域滤波增强 | 第27-31页 |
| ·边缘检测 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 对应点的获取 | 第36-45页 |
| ·匹配的准则 | 第36-37页 |
| ·极线及其性质 | 第37-38页 |
| ·极线方程的求解 | 第38-40页 |
| ·匹配算法的选择 | 第40页 |
| ·用相关技术寻求对应点 | 第40-43页 |
| ·相关技术 | 第40-42页 |
| ·匹配点的确定 | 第42-43页 |
| ·实验及对应点数据的获取 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 神经网络标定技术 | 第45-61页 |
| ·神经网络的构成 | 第45-47页 |
| ·BP网络 | 第47-49页 |
| ·神经网络与摄像机标定 | 第49-50页 |
| ·神经网络设计 | 第50-54页 |
| ·激活函数的选取 | 第50-51页 |
| ·网络层数的选择 | 第51-52页 |
| ·输入层和输出层的设计 | 第52页 |
| ·神经网络实现摄像机标定 | 第52-53页 |
| ·神经网络参数的选取 | 第53-54页 |
| ·算法实现及仿真实验 | 第54-60页 |
| ·误差分析 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
