基于类人机器人的双目测距系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 双目测距研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 双目立体视觉原理与标定 | 第18-30页 |
| 2.1 双目立体视觉原理 | 第18-23页 |
| 2.1.1 常用坐标系 | 第18-20页 |
| 2.1.2 针孔摄像机成像模型 | 第20-22页 |
| 2.1.3 双目视觉测距原理 | 第22-23页 |
| 2.2 双目摄像机标定 | 第23-26页 |
| 2.2.1 摄像机标定原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 摄像机标定方法 | 第24-26页 |
| 2.3 双目摄像机标定结果 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于多特征检测的快速目标识别方法 | 第30-46页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 目标识别方法 | 第31-40页 |
| 3.2.1 图像预处理模块 | 第32-34页 |
| 3.2.2 特征提取模块 | 第34-39页 |
| 3.2.3 待定区域筛选模块 | 第39-40页 |
| 3.3 目标识别实验过程与结果 | 第40-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于目标识别的双目立体匹配方法 | 第46-58页 |
| 4.1 概述 | 第46页 |
| 4.2 立体匹配的研究内容 | 第46-47页 |
| 4.3 立体匹配算法分类 | 第47-48页 |
| 4.4 立体匹配算法 | 第48-53页 |
| 4.4.1 SIFT特征点的提取 | 第49-50页 |
| 4.4.2 SIFT特征点的匹配 | 第50-52页 |
| 4.4.3 RANSAC算法 | 第52-53页 |
| 4.5 立体匹配实验过程与结果 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于类人机器人的双目测距方法 | 第58-64页 |
| 5.1 双目视觉测距系统流程与平台 | 第58-59页 |
| 5.1.1 双目视觉测距系统流程 | 第58页 |
| 5.1.2 双目视觉测距平台 | 第58-59页 |
| 5.2 距离的测量 | 第59-60页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 附录A：攻读学位期间发表的论文和软著 | 第74页 |
