双目立体视觉的特征匹配技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·双目立体视觉与特征匹配 | 第7-10页 |
| ·计算机双目立体视觉概述 | 第7-8页 |
| ·立体视觉中的特征点匹配 | 第8-9页 |
| ·计算机视觉的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要内容 | 第10页 |
| ·本文章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 摄像机标定 | 第12-22页 |
| ·坐标系与相机模型 | 第12-16页 |
| ·世界坐标系、摄像机坐标系与图像坐标系 | 第12-14页 |
| ·线性摄像机模型 | 第14-16页 |
| ·线性模型摄像机标定 | 第16-17页 |
| ·非线性模型摄像机标定 | 第17-18页 |
| ·双目视觉的摄像机标定 | 第18-21页 |
| ·标定参数和摄像机透镜畸变模型 | 第19页 |
| ·标定板的设计 | 第19-20页 |
| ·镜头畸变系数估计 | 第20-21页 |
| ·摄像机相对位置的确定 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 双目视觉的图像预处理 | 第22-36页 |
| ·图像滤波 | 第22-25页 |
| ·噪声和常用的滤波技术 | 第22页 |
| ·中值滤波 | 第22-25页 |
| ·基于小波变换的滤波 | 第25页 |
| ·图像增强 | 第25-28页 |
| ·边缘提取 | 第28-35页 |
| ·Robert边缘检测算子 | 第29页 |
| ·Sobel边缘算子 | 第29-30页 |
| ·Prewitt边缘算子 | 第30页 |
| ·拉普拉斯算子 | 第30页 |
| ·Canny算子边缘检测原理 | 第30-32页 |
| ·基于Canny理论的自适应边缘检测 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 特征点的匹配 | 第36-47页 |
| ·立体匹配算法研究 | 第36-41页 |
| ·确立相似性测度 | 第36-38页 |
| ·匹配约束条件 | 第38-39页 |
| ·匹配策略 | 第39-41页 |
| ·边缘特征点的匹配 | 第41-44页 |
| ·边缘特征匹配算法约束 | 第41页 |
| ·边缘特征匹配算法原理 | 第41-44页 |
| ·特征点的定位 | 第44-46页 |
| ·视差测距原理 | 第44-45页 |
| ·对极几何原理 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 三维重建 | 第47-52页 |
| ·三维重建技术 | 第47-51页 |
| ·空间点重建 | 第48-49页 |
| ·空间直线重建 | 第49-51页 |
| ·极线约束 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第六章 双目立体视觉特征匹配实验 | 第52-68页 |
| ·硬件设备介绍 | 第52-57页 |
| ·图像传感器 | 第53-55页 |
| ·图像采集设备 | 第55-56页 |
| ·云台 | 第56页 |
| ·控制主机 | 第56-57页 |
| ·双目立体视觉特征匹配实验 | 第57-66页 |
| ·图像采集与摄像机的标定 | 第57-63页 |
| ·待测物体获取 | 第63页 |
| ·图像预处理 | 第63-65页 |
| ·特征点匹配 | 第65页 |
| ·三维重建 | 第65-66页 |
| ·实验分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 结论 | 第68-70页 |
| ·本文的主要工作 | 第68页 |
| ·本文的不足与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
