基于双目视觉汽车尺寸测量系统设计及其算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题的研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的研究目的及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 系统设计 | 第11-26页 |
| 2.1 汽车尺寸测量方法概述 | 第11-19页 |
| 2.2 双目立体视觉原理 | 第19-22页 |
| 2.3 系统硬件组成 | 第22-23页 |
| 2.4 汽车尺寸测量过程 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像预处理 | 第26-33页 |
| 3.1 均值滤波 | 第26页 |
| 3.2 中值滤波 | 第26-28页 |
| 3.3 低通滤波 | 第28页 |
| 3.4 小波去噪 | 第28-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 摄像机标定 | 第33-46页 |
| 4.1 相机成像模型 | 第33-37页 |
| 4.1.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系 | 第33-35页 |
| 4.1.2 线性模型与非线性模型 | 第35-37页 |
| 4.2 相机标定方法 | 第37页 |
| 4.3 张正友标定法的过程 | 第37-40页 |
| 4.4 摄像机标定实验 | 第40-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 图像拼接 | 第46-61页 |
| 5.1 基于SIFT图像拼接 | 第46-57页 |
| 5.1.1 尺度空间极值点检测 | 第46-50页 |
| 5.1.2 生成特征点描述符 | 第50-51页 |
| 5.1.3 改进的特征点匹配 | 第51-56页 |
| 5.1.4 图像融合 | 第56-57页 |
| 5.2 实现全景图拼接过程 | 第57-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 三维重建 | 第61-73页 |
| 6.1 立体校正 | 第61-63页 |
| 6.1.1 极限几何概念 | 第61-62页 |
| 6.1.2 立体校正算法 | 第62-63页 |
| 6.2 立体匹配 | 第63-71页 |
| 6.2.1 立体匹配的关键技术 | 第63-65页 |
| 6.2.2 基于特征的立体匹配 | 第65-66页 |
| 6.2.3 基于改进的Harris的立体匹配 | 第66-71页 |
| 6.3 汽车尺寸测量 | 第71-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第77页 |
