| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 计算机立体视觉 | 第11页 |
| 1.2 多视图立体视觉发展状况 | 第11-13页 |
| 1.3 多视图立体视觉重建方法 | 第13-15页 |
| 1.4 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.5 研究目标、内容及思路 | 第16-18页 |
| 第2章 双目立体视觉理论及算法结构 | 第18-24页 |
| 2.1 双目立体视觉原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 汇聚式模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 平行式模型 | 第19-20页 |
| 2.1.3 极线约束理论 | 第20-22页 |
| 2.2 双目立体视觉算法结构 | 第22-24页 |
| 第3章 双目立体视觉实验系统 | 第24-29页 |
| 3.1 双目立体视觉实验系统设计 | 第24-25页 |
| 3.2 实验系统摄像头原理 | 第25-27页 |
| 3.2.1 成像设备种类 | 第25-26页 |
| 3.2.2 CCD原理 | 第26-27页 |
| 3.2.3 图像采集卡 | 第27页 |
| 3.3 受电弓简介 | 第27-29页 |
| 第4章 双目摄像机标定 | 第29-37页 |
| 4.1 摄像机标定原理 | 第29-32页 |
| 4.1.1 摄像机矩阵 | 第29-31页 |
| 4.1.2 坐标系设定 | 第31-32页 |
| 4.2 摄像机标定方法 | 第32-34页 |
| 4.2.1 传统标定 | 第32-34页 |
| 4.2.2 自标定 | 第34页 |
| 4.2.3 主动视觉标定 | 第34页 |
| 4.3 双目摄像机标定实验 | 第34-37页 |
| 4.3.1 摄像机标定工具箱 | 第35-37页 |
| 第5章 双目图像预处理 | 第37-53页 |
| 5.1 预处理 | 第37-42页 |
| 5.1.1 中值滤波 | 第37-39页 |
| 5.1.2 直方图均衡化 | 第39-41页 |
| 5.1.3 拉普拉斯锐化 | 第41-42页 |
| 5.2 双目图像极线矫正 | 第42-47页 |
| 5.2.1 极线几何 | 第42-43页 |
| 5.2.2 极线矫正 | 第43-45页 |
| 5.2.3 SIFT特征检测与匹配 | 第45-46页 |
| 5.2.4 基本矩阵计算 | 第46-47页 |
| 5.3 基于边缘的图像分割 | 第47-53页 |
| 5.3.1 相关理论基础 | 第48-49页 |
| 5.3.2 基于canny准则的多尺度小波边缘检测算法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 边缘检测结果 | 第50-52页 |
| 5.3.4 基于边缘的图像分割 | 第52-53页 |
| 第6章 双目匹配与三维重建 | 第53-58页 |
| 6.1 双目立体匹配约束 | 第53-54页 |
| 6.2 双目立体匹配特征描述 | 第54-55页 |
| 6.2.1 区域描述子 | 第54-55页 |
| 6.2.2 特征点描述子 | 第55页 |
| 6.3 双目立体匹配算法 | 第55-57页 |
| 6.3.1 相似性度量 | 第55-56页 |
| 6.3.2 视差图计算 | 第56-57页 |
| 6.4 三维表面重建 | 第57-58页 |
| 第7章 实验结果与分析 | 第58-64页 |
| 7.1 双目图像采集 | 第58页 |
| 7.2 摄像机标定 | 第58-59页 |
| 7.3 预处理步骤 | 第59-62页 |
| 7.4 双目立体匹配及三维重建 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72页 |