基于双目立体视觉的空间深度信息恢复方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题的背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第9-10页 |
| 1.2 双目立体视觉国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 双目立体视觉国外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 双目立体视觉国内研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 双目立体视觉关键技术 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相机标定方法及标定结果 | 第18-35页 |
| 2.1 摄像机成像模型及物像坐标变换关系 | 第18-24页 |
| 2.1.1 线性相机成像模型及坐标变换关系 | 第18-21页 |
| 2.1.2 非线性相机成像模型及坐标变换关系 | 第21-24页 |
| 2.2 平面标定板常用摄像机标定方法 | 第24-29页 |
| 2.2.1 直接线性变换法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 Tsai两步标定法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 张正友标定法 | 第27-29页 |
| 2.3 摄像机标定实验与结果分析 | 第29-34页 |
| 2.3.1 单个相机标定结果 | 第29-32页 |
| 2.3.2 双目相机标定结果 | 第32-33页 |
| 2.3.3 标定结果误差分析 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 双目图像预处理 | 第35-47页 |
| 3.1 图像去噪 | 第35-39页 |
| 3.1.1 均值滤波 | 第35-36页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第36-37页 |
| 3.1.3 高斯滤波 | 第37页 |
| 3.1.4 双边滤波 | 第37-38页 |
| 3.1.5 图像降噪结果 | 第38-39页 |
| 3.2 图像畸变校正 | 第39-42页 |
| 3.2.1 图像畸变校正的必要性分析 | 第39-40页 |
| 3.2.2 图像畸变校正的原理 | 第40-41页 |
| 3.2.3 图像畸变校正的结果 | 第41-42页 |
| 3.3 双目平行校正 | 第42-45页 |
| 3.3.1 双目平行校正的必要性分析 | 第42-44页 |
| 3.3.2 Bouguet校正方法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 双目校正结果 | 第45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 图像的特征提取及特征点匹配 | 第47-66页 |
| 4.1 Harris角点的提取及匹配 | 第48-51页 |
| 4.2 SIFT特征提取及匹配 | 第51-55页 |
| 4.3 SURF特征提取 | 第55-59页 |
| 4.4 特征提取及匹配结果 | 第59-61页 |
| 4.5 误匹配点的剔除 | 第61-65页 |
| 4.5.1 RANSAC剔除算法 | 第61-64页 |
| 4.5.2 误匹配点剔除结果 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 空间深度信息的恢复 | 第66-79页 |
| 5.1 视差图的生成 | 第66-69页 |
| 5.1.1 局部视差生成方法 | 第66-67页 |
| 5.1.2 SGM视差生成方法 | 第67-68页 |
| 5.1.3 GC视差生成方法 | 第68-69页 |
| 5.2 深度信息恢复的原理 | 第69-72页 |
| 5.2.1 三维重建的原理 | 第69-70页 |
| 5.2.2 空间点第三维坐标计算方法 | 第70-72页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第72-78页 |
| 5.3.1 视差图生成结果 | 第72-75页 |
| 5.3.2 三维点云生成结果 | 第75-78页 |
| 5.4 本章小结 | 第78-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第84-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
