| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题来源及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| ·摄像机标定技术国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·传统标定方法 | 第10-11页 |
| ·自标定方法 | 第11-12页 |
| ·基于主动视觉的标定方法 | 第12-13页 |
| ·角点检测算法国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·基于图像边缘信息的角点检测 | 第13-14页 |
| ·基于图像灰度信息的角点检测 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 基于扩展卡尔曼滤波的摄像机标定方法 | 第16-36页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·摄像机成像模型 | 第16-20页 |
| ·线性摄像机模型 | 第18-19页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第19-20页 |
| ·摄像机传统标定两步法 | 第20-26页 |
| ·Tsai 基于RAC 约束的两步法 | 第20-23页 |
| ·张正友基于平面模板标定方法 | 第23-26页 |
| ·传统两步法分析 | 第26页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的摄像机标定方法 | 第26-34页 |
| ·线性卡尔曼滤波器 | 第27-28页 |
| ·扩展卡尔曼滤波器 | 第28-30页 |
| ·基于扩展卡尔曼滤波的摄像机参数估计 | 第30-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于Hough 变换的改进Harris 角点检测算法 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·Hough 变换基本原理 | 第36-38页 |
| ·Harris 角点检测原理 | 第38-39页 |
| ·改进的算法实现及结果分析 | 第39-45页 |
| ·改进算法实现 | 第39-42页 |
| ·结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 摄像机标定仿真与实验 | 第46-62页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·基于空间点的摄像机标定仿真实验 | 第46-50页 |
| ·基于平面棋盘模板的摄像机标定实验 | 第50-54页 |
| ·实验系统的介绍 | 第50-51页 |
| ·标定实验过程与结果 | 第51-53页 |
| ·标定结果分析 | 第53-54页 |
| ·应用于机器人视觉的在线标定实验 | 第54-61页 |
| ·标定实验过程与结果 | 第54-58页 |
| ·标定结果分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69页 |