| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题依据 | 第9-10页 |
| ·立体视觉技术 | 第10-12页 |
| ·立体视觉 | 第10页 |
| ·立体视觉技术 | 第10-11页 |
| ·立体视觉技术的发展历程 | 第11-12页 |
| ·立体视觉测量技术 | 第12-16页 |
| ·立体视觉测量技术的分类 | 第12-13页 |
| ·立体视觉测量技术的性能指标 | 第13页 |
| ·立体视觉测量技术的优点 | 第13-14页 |
| ·立体视觉测量技术的发展趋势 | 第14-16页 |
| ·论文结构安排及主要内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 双目立体视觉测量 | 第17-33页 |
| ·双目立体视觉测量系统 | 第17-26页 |
| ·双目立体视觉测量系统的结构 | 第18页 |
| ·双目立体视觉测量系统的精度分析 | 第18-26页 |
| ·双目立体视觉测量系统常用约束条件 | 第26-32页 |
| ·约束规则 | 第26-27页 |
| ·外极限约束 | 第27-30页 |
| ·其他约束条件 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 摄像机标定 | 第33-56页 |
| ·摄像机标定概述 | 第33-34页 |
| ·摄像机标定简介 | 第33页 |
| ·摄像机标定的发展现状 | 第33-34页 |
| ·摄像机模型 | 第34-51页 |
| ·坐标变换 | 第34-39页 |
| ·成像变换 | 第39-41页 |
| ·摄像机的镜头畸变 | 第41-43页 |
| ·摄像机模型 | 第43-51页 |
| ·摄像机标定方法 | 第51-53页 |
| ·双目立体视觉测量系统的标定 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 4 基于双目立体视觉技术的图像匹配 | 第56-74页 |
| ·基于局部特征的图像配准 | 第56-58页 |
| ·局部特征 | 第56页 |
| ·局部特征的发展历程 | 第56-57页 |
| ·基于局部特征的图像配准 | 第57-58页 |
| ·图像局部特征的提取——SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法 | 第58-65页 |
| ·LoG(Laplace of Gaussians)尺度空间生成 | 第58-59页 |
| ·DoG(Different of Gaussians)尺度空间生成 | 第59页 |
| ·搜索特征点 | 第59-61页 |
| ·点的搜索与定位 | 第61-64页 |
| ·删除边缘效应 | 第64-65页 |
| ·图像局部特征的描述——SIFT特征描述子 | 第65-68页 |
| ·特征点方向分配 | 第65-66页 |
| ·特征点特征矢量生成 | 第66-68页 |
| ·图像特征点匹配 | 第68-70页 |
| ·Kd-树算法 | 第68-69页 |
| ·匹配对提纯 | 第69-70页 |
| ·实验仿真 | 第70-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 基于双目立体视觉技术的三维重建 | 第74-82页 |
| ·双目立体视觉三维测量原理 | 第74-78页 |
| ·双目立体视觉三维测量数学模型 | 第78-79页 |
| ·基于双目立体视觉技术的三维重建的实现 | 第79-81页 |
| ·摄像机标定的实现 | 第79-80页 |
| ·图像的立体匹配与三维重建的实现 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 6 结论 | 第82-85页 |
| ·全文总结 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
