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基于双目立体视觉图像匹配和三维空间点重建

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 双目立体视觉研究概况第12-16页
        1.2.1 Marr视觉理论框架第12-13页
        1.2.2 双目立体视觉的发展及应用第13-14页
        1.2.3 基于双目立体视觉的三维重建第14-15页
        1.2.4 立体视觉面临的问题第15-16页
    1.3 本文研究内容第16-18页
2 双目立体视觉基础理论第18-30页
    2.1 数学几何变换基础知识第18-21页
        2.1.1 齐次坐标第18页
        2.1.2 射影几何变换第18-20页
        2.1.3 空间几何变换第20-21页
    2.2 摄像机成像模型第21-25页
        2.2.1 常用坐标系第21-23页
        2.2.2 线性摄像机模型第23-24页
        2.2.3 非线性畸变模型第24-25页
    2.3 双目立体视觉基本原理第25-29页
        2.3.1 双目立体视觉原理第25-28页
        2.3.2 双目立体视觉的极线几何第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 基于双目立体视觉的摄像机标定第30-47页
    3.1 摄像机标定方法第30-31页
        3.1.1 传统的摄像机标定第30-31页
        3.1.2 摄像机自标定第31页
        3.1.3 基于主动视觉的摄像机标定第31页
    3.2 摄像机标定策略第31-33页
        3.2.1 基于效率的标定策略第32页
        3.2.2 基于精度的标定策略第32页
        3.2.3 同时考虑效率与精度的标定策略第32-33页
    3.3 基于共面点的改进Tsai两步标定法第33-39页
        3.3.1 径向排列约束第33-34页
        3.3.2 标定过程第34-36页
        3.3.3 标定步骤第36-38页
        3.3.4 标定误差评价第38-39页
    3.4 基于双目立体视觉的双摄像机标定第39-41页
    3.5 实验结果与分析第41-46页
    3.6 本章小结第46-47页
4 角点检测与图像匹配第47-69页
    4.1 经典的角点检测算法第47-57页
        4.1.1 Harris角点检测第47-49页
        4.1.2 SUSAN角点检测第49-50页
        4.1.3 SIFT角点检测第50-53页
        4.1.4 角点检测标准第53-54页
        4.1.5 角点检测实验结果与分析第54-57页
    4.2 图像匹配基本理论第57-60页
        4.2.1 图像匹配的数学模型第57-58页
        4.2.2 图像匹配的分类方法第58页
        4.2.3 图像匹配的相似性测度第58-60页
        4.2.4 图像匹配的约束条件第60页
    4.3 基于SIFT角点检测和图像匹配的算法第60-62页
    4.4 基于改进的SIFT角点检测与NPC图像匹配的算法第62-64页
    4.5 图像匹配实验结果与分析第64-68页
    4.6 本章小结第68-69页
5 基于双目立体视觉的三维空间点重建第69-86页
    5.1 基于双目立体视觉系统的安装结构第69-71页
    5.2 三维空间点重建计算模型第71-73页
    5.3 三维空间点重建基本步骤第73-78页
        5.3.1 摄像机标定的基本实现步骤第73-75页
        5.3.2 角点检测与图像匹配的基本实现步骤第75-77页
        5.3.3 三维空间点重建的基本实现步骤第77-78页
    5.4 三维空间点重建实验结果第78-82页
    5.5 目标识别与分类第82-85页
        5.5.1 基于形状的分类方法第83页
        5.5.2 基于占空比的分类方法第83-84页
        5.5.3 设定阈值并分类第84-85页
    5.6 本章小结第85-86页
6 总结与展望第86-88页
    6.1 总结第86-87页
    6.2 展望第87-88页
参考文献第88-93页
附录第93-97页
攻读学位期间主要的研究成果第97-98页
致谢第98页

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