基于单目视觉的目标识别与定位
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 机器视觉的应用及研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 目标识别的研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.2 目标定位的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文研究重点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 透视变形校正 | 第21-32页 |
| 2.1 透视变形校正的意义 | 第21-22页 |
| 2.2 边缘检测和消失线 | 第22-23页 |
| 2.2.1 边缘检测 | 第22页 |
| 2.2.2 消失线的计算 | 第22-23页 |
| 2.3 坐标变换矩阵的计算 | 第23-26页 |
| 2.3.1 坐标变换矩阵 | 第23-25页 |
| 2.3.2 确定变换矩阵的系数以及误差计算 | 第25-26页 |
| 2.4 实验步骤及结果分析 | 第26-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 目标的识别 | 第32-48页 |
| 3.1 常见的特征提取算法 | 第33-38页 |
| 3.1.1 Harris角点检测算法 | 第33-35页 |
| 3.1.2 SIFT特征提取算法 | 第35-38页 |
| 3.2 SURF算法详述 | 第38-43页 |
| 3.2.1 积分图像 | 第39页 |
| 3.2.2 Hessian矩阵的近似表示 | 第39-40页 |
| 3.2.3 构建尺度空间 | 第40-41页 |
| 3.2.4 SURF特征描述 | 第41-43页 |
| 3.3 改进的SURF算法与特征匹配 | 第43-45页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 摄像机标定 | 第48-61页 |
| 4.1 摄像机标定的意义 | 第48-49页 |
| 4.2 摄像机模型 | 第49-54页 |
| 4.2.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第49-51页 |
| 4.2.2 线性摄像机模型 | 第51-53页 |
| 4.2.3 非线性畸变模型 | 第53-54页 |
| 4.3 张正友摄像机平面标定法 | 第54-59页 |
| 4.3.1 单应矩阵的计算 | 第55-56页 |
| 4.3.2 内外参数的求解 | 第56-58页 |
| 4.3.3 径向畸变处理 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 目标定位 | 第61-72页 |
| 5.1 极线几何约束 | 第62-64页 |
| 5.2 本质矩阵和基础矩阵 | 第64-65页 |
| 5.3 基础矩阵求解 | 第65-66页 |
| 5.4 摄像机位置关系 | 第66-67页 |
| 5.5 目标定位 | 第67-69页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第69-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |
