基于OpenCV的双目立体视觉测距测速的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·双目立体视觉 | 第9-10页 |
| ·双目立体视觉概述 | 第9页 |
| ·双目立体视觉的基本技术 | 第9-10页 |
| ·双目立体视觉的研究与发展 | 第10-11页 |
| ·本文结构 | 第11-13页 |
| 第2章 开发环境与工具介绍 | 第13-16页 |
| ·OpenCV | 第13-14页 |
| ·OpenCV 简介 | 第13页 |
| ·OpenCV 的特点 | 第13-14页 |
| ·OpenCV 的结构和内容 | 第14页 |
| ·实验工具 | 第14-15页 |
| ·本章总结 | 第15-16页 |
| 第3章 双目立体视觉系统模型 | 第16-22页 |
| ·图形学坐标系的研究 | 第16-18页 |
| ·双目立体视觉系统原理 | 第18-21页 |
| ·平面双目立体视觉 | 第18-19页 |
| ·本文所研究的系统模型介绍 | 第19-21页 |
| ·本章总结 | 第21-22页 |
| 第4章 摄像机的标定 | 第22-33页 |
| ·摄像机模型参数 | 第22-26页 |
| ·线性摄像机模型 | 第22-24页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第24-26页 |
| ·张正友棋盘标定方法 | 第26-32页 |
| ·棋盘标定法原理 | 第26-30页 |
| ·标定实验步骤及结果 | 第30-32页 |
| ·本章总结 | 第32-33页 |
| 第5章 特征点的检测、提取与跟踪 | 第33-40页 |
| ·特征点检测与提取 | 第33-35页 |
| ·Harris 角点检测 | 第33-35页 |
| ·Shi-Tomasi 角点检测 | 第35页 |
| ·特征跟踪 | 第35-38页 |
| ·Lucas-Kanade 算法 | 第36-37页 |
| ·KLT 算法 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章总结 | 第39-40页 |
| 第6章 立体视觉的匹配 | 第40-55页 |
| ·立体匹配内容介绍 | 第40页 |
| ·匹配方法的评判标准 | 第40-41页 |
| ·SIFT 方法的特征点提取与匹配 | 第41-49页 |
| ·SIFT 立体匹配原理步骤 | 第42-47页 |
| ·SIFT 方法匹配实验 | 第47-49页 |
| ·极线约束下的块匹配 | 第49-54页 |
| ·极线约束 | 第49-52页 |
| ·局部区域匹配算法 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章总结 | 第54-55页 |
| 第7章 三维重建与立体视觉测距 | 第55-66页 |
| ·三维重建原理 | 第55-58页 |
| ·立体视觉原理 | 第55-56页 |
| ·三维重建的计算 | 第56-58页 |
| ·三维重建测距结果与分析 | 第58-65页 |
| ·本章总结 | 第65-66页 |
| 第8章 卡尔曼滤波器与运动测速 | 第66-73页 |
| ·Kalman 滤波器原理 | 第67-70页 |
| ·Kalman 滤波器 | 第67-68页 |
| ·Kalman 方程 | 第68-70页 |
| ·实验结果 | 第70-72页 |
| ·本章总结 | 第72-73页 |
| 第9章 全文总结 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
