| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 双目立体视觉的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 双目视觉的发展方向 | 第13-14页 |
| 1.3 本课题研究的重点和难点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 课题来源及研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 双目立体视觉系统的标定与实现 | 第17-27页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第17-20页 |
| 2.2 摄像机标定 | 第20-22页 |
| 2.2.1 基于投影直线与 OpenCV 算法的标定 | 第20-22页 |
| 2.2.2 摄像机标定过程设计 | 第22页 |
| 2.3 实验方法与结论 | 第22-26页 |
| 2.3.1 实验的硬件环境 | 第22-23页 |
| 2.3.2 实验的软件环境 | 第23页 |
| 2.3.3 实验数据处理与结果 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 图像预处理 | 第27-37页 |
| 3.1 图像噪声 | 第27页 |
| 3.2 高斯噪声和椒盐噪声介绍 | 第27-28页 |
| 3.2.1 高斯噪声 | 第27-28页 |
| 3.2.2 椒盐噪声 | 第28页 |
| 3.3 实验室内拍摄图像预处理 | 第28-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 特征提取 | 第37-49页 |
| 4.1 边缘提取 | 第37-41页 |
| 4.2 Harris 特征点提取 | 第41-42页 |
| 4.3 一种改进的 SIFT 特征提取新算法 | 第42-48页 |
| 4.3.1 像素点 8 邻域相似度候选角点筛选 | 第42-43页 |
| 4.3.2 角点提取过程 | 第43-45页 |
| 4.3.3 角点提取实验过程及分析 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 立体匹配 | 第49-61页 |
| 5.1 立体匹配的基本内容 | 第49-52页 |
| 5.1.1 匹配基元的选择 | 第50页 |
| 5.1.2 约束条件 | 第50-51页 |
| 5.1.3 测度函数 | 第51-52页 |
| 5.2 立体匹配方法 | 第52-53页 |
| 5.2.1 基于区域的立体匹配方法 | 第52页 |
| 5.2.2 基于特征的立体匹配方法 | 第52-53页 |
| 5.3 一种改进的基于 NCC 匹配的新算法 | 第53-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 三维重建 | 第61-71页 |
| 6.1 空间特征点重建 | 第61-64页 |
| 6.2 系统构成 | 第64-66页 |
| 6.2.1 硬件的组成 | 第64页 |
| 6.2.2 软件平台的开发实现 | 第64-66页 |
| 6.3 三维重建结果 | 第66-69页 |
| 6.4 本章小结 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |