基于双目视觉的障碍物识别与重建
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作及组织结构 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作特色 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 基于双目视觉的识别与重建相关基础知识 | 第13-22页 |
| ·双目视觉 | 第13-15页 |
| ·双目视觉原理 | 第13-14页 |
| ·视差图与深度图 | 第14-15页 |
| ·摄像机模型 | 第15-19页 |
| ·三大坐标系 | 第15-17页 |
| ·有限摄像机模型 | 第17-19页 |
| ·对极几何、基础矩阵与本质矩阵 | 第19-21页 |
| ·对极几何 | 第19-20页 |
| ·基础矩阵 | 第20页 |
| ·本质矩阵 | 第20-21页 |
| ·本章小节 | 第21-22页 |
| 第3章 基于颜色分割和高度检测相结合的障碍物识别 | 第22-33页 |
| ·图像分割方法研究 | 第22-27页 |
| ·图像分割的定义 | 第22页 |
| ·传统的图像分割方法 | 第22-27页 |
| ·一种基于 HSI 空间的颜色分割法 | 第27-30页 |
| ·颜色空间模型 | 第27-29页 |
| ·一种基于 HSI 空间的颜色分割法 | 第29-30页 |
| ·障碍物的识别 | 第30-32页 |
| ·障碍物高度检测 | 第30-31页 |
| ·障碍物三维信息的计算 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 一种基于最优种子排序的准稠密匹配法 | 第33-47页 |
| ·准稠密匹配 | 第33-35页 |
| ·准稠密匹配方法的提出 | 第33-34页 |
| ·准稠密匹配方法的研究现状 | 第34-35页 |
| ·特征点提取与匹配 | 第35-43页 |
| ·特征点提取 | 第35-37页 |
| ·特征点匹配 | 第37-41页 |
| ·RANSAC 消除误匹配 | 第41-43页 |
| ·一种基于最优种子排序的准稠密匹配方法 | 第43-46页 |
| ·区域增长 | 第43-45页 |
| ·基于最优种子排序的准稠密匹配方法 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于双目视觉的障碍物三维重建系统设计 | 第47-64页 |
| ·基于双目视觉的障碍物三维重建系统设计 | 第47-50页 |
| ·系统模块设计 | 第47-48页 |
| ·系统工作流程 | 第48-50页 |
| ·摄像机外参数的估计和优化 | 第50-52页 |
| ·外参数估计 | 第50-52页 |
| ·摄像机外参数的优化 | 第52页 |
| ·障碍物的三维重建 | 第52-56页 |
| ·三维坐标的计算 | 第52-54页 |
| ·三维点云的网格化 | 第54-55页 |
| ·纹理映射及光色渲染 | 第55-56页 |
| ·软件界面设计 | 第56-57页 |
| ·障碍物的三维重建实验 | 第57-62页 |
| ·实验一 | 第57-58页 |
| ·实验二 | 第58-60页 |
| ·实验三 | 第60-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
