料堆测量系统三维重建算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·本课题的意义 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·主动视觉 | 第11-13页 |
| ·被动视觉 | 第13-15页 |
| ·论文主要研究的内容 | 第15页 |
| ·本论文的结构 | 第15-17页 |
| 第2章 体积测量系统总体结构设计 | 第17-27页 |
| ·双目立体视觉工作原理 | 第17-20页 |
| ·平行式立体视觉模型 | 第17-18页 |
| ·汇聚式立体视觉模型 | 第18-20页 |
| ·双目立体视觉实验系统硬件设计 | 第20-24页 |
| ·视觉系统整体介绍 | 第20-22页 |
| ·硬件元件介绍 | 第22-24页 |
| ·双目视觉系统软件实现 | 第24-25页 |
| ·系统软件流程图 | 第24页 |
| ·系统软件的结构 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 散点数据的获取 | 第27-35页 |
| ·摄像机标定 | 第27-30页 |
| ·摄像机标定方法 | 第27-28页 |
| ·直接线性变换标定法 | 第28-30页 |
| ·图像预处理 | 第30-33页 |
| ·料堆图像预处理 | 第31页 |
| ·料堆图像的特征匹配 | 第31-33页 |
| ·深度信息获取 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 散点数据预处理 | 第35-55页 |
| ·三维数据点的旋转 | 第35-40页 |
| ·边界的处理 | 第35-37页 |
| ·倾斜角的计算 | 第37-39页 |
| ·旋转效果比较 | 第39-40页 |
| ·三维数据去噪 | 第40-53页 |
| ·原始数据预处理 | 第41-44页 |
| ·小波去噪的原理及步骤 | 第44-51页 |
| ·滤波结果显示 | 第51-52页 |
| ·去噪效果综合评价 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 三维重建与体积计算 | 第55-69页 |
| ·体积计算基本原理 | 第55-56页 |
| ·反距离加权法插值 | 第56-57页 |
| ·反距离加权法插值原理 | 第56-57页 |
| ·克里金插值法 | 第57-60页 |
| ·克里金插值原理 | 第58-59页 |
| ·变异函数及其理论模型 | 第59-60页 |
| ·基于RBF神经网络的曲面重构 | 第60-64页 |
| ·数据归一化处理 | 第61页 |
| ·RBF神经网络结构 | 第61-64页 |
| ·RBF神经网络的参数设计 | 第64页 |
| ·算法比较及结果分析 | 第64-68页 |
| ·基于已知曲面的插值算法比较 | 第64-66页 |
| ·实际料堆插值算法比较 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结 | 第69-71页 |
| ·已完成的工作 | 第69页 |
| ·存在的不足和展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士期间发表论文情况 | 第77页 |
