立体影像景深修正方法及其在农村公路障碍物信息采集中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 论文研究的目的与意义 | 第13-15页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第13-14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第15-17页 |
| 1.3.1 道路障碍物信息采集系统研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 机器视觉的发展历程及研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的组织结构及内容安排 | 第19-20页 |
| 1.6 课题来源 | 第20页 |
| 1.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第二章 农村公路障碍物信息采集系统概述与总体设计 | 第21-29页 |
| 2.1 常见的道路障碍物信息采集系统简要分析 | 第21-22页 |
| 2.2 农村公路特点 | 第22-23页 |
| 2.3 农村公路障碍物信息采集系统方案设计 | 第23-26页 |
| 2.3.1 系统基本功能 | 第23-24页 |
| 2.3.2 系统总体方案 | 第24-26页 |
| 2.4 系统相关功能研究 | 第26-28页 |
| 2.4.1 系统图像采集功能 | 第26页 |
| 2.4.2 系统图像处理功能 | 第26页 |
| 2.4.3 系统图像识别功能 | 第26-27页 |
| 2.4.4 系统GPS定位功能 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 双目立体视觉 | 第29-39页 |
| 3.1 双目立体视觉原理 | 第29-31页 |
| 3.2 机器视觉系统模型及其坐标系 | 第31-33页 |
| 3.2.1 机器视觉系统模型 | 第31-32页 |
| 3.2.2 机器视觉常见坐标系 | 第32-33页 |
| 3.3 相机标定 | 第33-35页 |
| 3.3.1 相机标定方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 双目立体相机系统标定 | 第34-35页 |
| 3.4 立体匹配 | 第35-38页 |
| 3.4.1 立体匹配方法 | 第35-37页 |
| 3.4.2 立体匹配约束 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 立体影像景深修正方法 | 第39-60页 |
| 4.1 深度相机介绍 | 第39-43页 |
| 4.1.1 结构光深度测量技术 | 第39-41页 |
| 4.1.2 基于光编码的结构光深度测量技术 | 第41-43页 |
| 4.1.3 深度图像介绍 | 第43页 |
| 4.2 基于深度图像的目标分割技术 | 第43-55页 |
| 4.2.1 目标分割方法概述 | 第43-47页 |
| 4.2.2 本文的目标分割方法 | 第47-50页 |
| 4.2.3 图像预处理 | 第50-55页 |
| 4.3 本文立体影像景深修正算法 | 第55-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验系统开发与验证 | 第60-73页 |
| 5.1 系统硬件设计 | 第60-64页 |
| 5.1.1 立体相机 | 第60-62页 |
| 5.1.2 深度相机 | 第62-64页 |
| 5.1.3 计算机设备 | 第64页 |
| 5.2 系统软件设计 | 第64-71页 |
| 5.2.1 软件开发环境 | 第64-65页 |
| 5.2.2 系统图像采集功能 | 第65-67页 |
| 5.2.3 系统图像处理功能 | 第67-68页 |
| 5.2.4 系统图像识别功能 | 第68-71页 |
| 5.3 系统实验 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士期间成果 | 第82页 |
