基于结构光的植物三维点云获取技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 三维扫描系统结构 | 第16-24页 |
| 2.1 需求分析 | 第16页 |
| 2.2 双目视觉的基本原理 | 第16-17页 |
| 2.3 系统结构 | 第17-19页 |
| 2.4 双目摄像机选择 | 第19页 |
| 2.5 选择激光器 | 第19-21页 |
| 2.5.1 太阳光光谱分析 | 第20-21页 |
| 2.5.2 激光器选型 | 第21页 |
| 2.6 选择滤光片 | 第21-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 摄像机标定 | 第24-29页 |
| 3.1 标定板的设计与制作 | 第24-25页 |
| 3.2 摄像机标定 | 第25-28页 |
| 3.2.1 摄像机焦距标定 | 第25-27页 |
| 3.2.2 位置关系标定 | 第27-28页 |
| 3.3 摄像机标定结果分析 | 第28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 三维点云计算方法研究 | 第29-38页 |
| 4.1 双目立体匹配的约束条件 | 第29页 |
| 4.2 对极几何和基础矩阵 | 第29-32页 |
| 4.2.1 对极几何 | 第29-30页 |
| 4.2.2 基础矩阵 | 第30-31页 |
| 4.2.3 基础矩阵的计算 | 第31-32页 |
| 4.3 立体匹配的方法 | 第32-33页 |
| 4.3.1 双目图像校正 | 第32-33页 |
| 4.3.2 匹配点共面 | 第33页 |
| 4.4 三维点计算 | 第33-37页 |
| 4.4.1 图像采集和预处理 | 第34页 |
| 4.4.2 光条中心提取 | 第34-35页 |
| 4.4.3 图像立体匹配 | 第35页 |
| 4.4.4 三维点坐标计算 | 第35-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第38-44页 |
| 5.1 实验设计 | 第38页 |
| 5.2 三维扫描效果分析 | 第38-42页 |
| 5.2.1 不同材质的物体三维点云获取结果及分析 | 第39-40页 |
| 5.2.2 不同环境的扫描结果及分析 | 第40-42页 |
| 5.3 三维点计算结果分析 | 第42-43页 |
| 5.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 总结 | 第44页 |
| 6.2 展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 作者简介 | 第50页 |
