基于二维图像的三维机械零件重建技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 三维重建的发展趋势及应用领域 | 第13-14页 |
| 1.2 三维重建的国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的内容安排 | 第18-20页 |
| 第2章 双目立体视觉系统 | 第20-28页 |
| 2.1 双目立体视觉系统平台搭建 | 第20-22页 |
| 2.2 双目立体视觉三维重建系统流程 | 第22-24页 |
| 2.3 双目视觉系统的数学模型 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 摄像机成像模型分析及边缘检测 | 第28-50页 |
| 3.1 图像的分类 | 第28页 |
| 3.2 立体视觉坐标系之间转换关系 | 第28-30页 |
| 3.3 摄像机成像模型 | 第30-36页 |
| 3.3.1 线性摄像机模型 | 第30-33页 |
| 3.3.2 非线性摄像机模型 | 第33-36页 |
| 3.4 图像预处理 | 第36-38页 |
| 3.4.1 图像平滑滤波 | 第36-37页 |
| 3.4.2 中值滤波 | 第37-38页 |
| 3.5 边缘检测 | 第38-48页 |
| 3.5.1 常用图像边缘检测算子 | 第39-45页 |
| 3.5.2 本文改进的边缘检测算子 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 摄像机标定 | 第50-62页 |
| 4.1 相机标定分类 | 第50-52页 |
| 4.1.1 传统相机标定技术 | 第50-51页 |
| 4.1.2 摄像机自标定方法 | 第51-52页 |
| 4.2 张正友标定方法 | 第52-55页 |
| 4.2.1 摄像机标定算法研究 | 第52-53页 |
| 4.2.2 内参数约束 | 第53页 |
| 4.2.3 线性求解过程 | 第53-55页 |
| 4.3 标定实验及结果 | 第55-59页 |
| 4.4 标定实验验证分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于二维图像的三维重建技术研究 | 第62-80页 |
| 5.1 引言 | 第62页 |
| 5.2 特征提取方法 | 第62-70页 |
| 5.2.1 特征点的检测算法 | 第62-64页 |
| 5.2.2 Moravec算法 | 第64-66页 |
| 5.2.3 Harris算法 | 第66-68页 |
| 5.2.4 常用算法的比较分析 | 第68-69页 |
| 5.2.5 角点检测结果 | 第69-70页 |
| 5.3 三维重建技术研究 | 第70-79页 |
| 5.3.1 立体匹配的原理 | 第71-75页 |
| 5.3.2 三维重建过程及实验 | 第75-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |
