基于双目立体视觉的坐标测量技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景和目的 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 计算机视觉发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 视觉测量研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 摄像机标定研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.4 双目视觉跟踪研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文研究内容与安排 | 第18-19页 |
| 第二章 双目立体视觉测量原理概述 | 第19-29页 |
| 2.1 摄像机常用坐标系及其转换 | 第19-22页 |
| 2.2 摄像机非线性模型 | 第22页 |
| 2.3 镜头畸变模型 | 第22-23页 |
| 2.4 双目立体视觉测量模型 | 第23-25页 |
| 2.4.1 平行双目视觉测量模型 | 第23-24页 |
| 2.4.2 普通双目视觉测量模型 | 第24-25页 |
| 2.5 极线几何与基础矩阵 | 第25-27页 |
| 2.6 立体校正 | 第27-28页 |
| 2.7 小结 | 第28-29页 |
| 第三章 双目视觉系统标定与测量 | 第29-46页 |
| 3.1 张正友标定方法 | 第29-33页 |
| 3.1.1 单应矩阵计算 | 第29-30页 |
| 3.1.2 内外参数求解 | 第30-32页 |
| 3.1.3 极大似然估计 | 第32页 |
| 3.1.4 径向畸变系数求解 | 第32-33页 |
| 3.2 双目视觉测量精度分析 | 第33-36页 |
| 3.3 立体标定算法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 双目摄像机模型 | 第37-38页 |
| 3.3.2 镜头畸变系数估计 | 第38-39页 |
| 3.3.3 双目相机线性参数求解 | 第39-40页 |
| 3.3.4 非线性优化 | 第40页 |
| 3.3.5 双目立体摄像机标定算法流程图 | 第40-41页 |
| 3.4 立体标定算法仿真和实验 | 第41-45页 |
| 3.4.1 仿真 | 第41-43页 |
| 3.4.2 实验 | 第43-45页 |
| 3.5 小结 | 第45-46页 |
| 第四章 双目视觉目标跟踪与测量系统 | 第46-68页 |
| 4.1 立体匹配算法 | 第46-52页 |
| 4.1.1 局部匹配算法 | 第46-48页 |
| 4.1.2 全局匹配算法 | 第48-50页 |
| 4.1.3 半全局匹配算法 | 第50-52页 |
| 4.2 ViBe检测算法 | 第52-56页 |
| 4.2.1 背景模型和前后景判断 | 第52-53页 |
| 4.2.2 单帧初始化策略 | 第53-54页 |
| 4.2.3 背景模型的更新 | 第54-55页 |
| 4.2.4 Vibe算法流程图 | 第55-56页 |
| 4.3 KCF跟踪算法 | 第56-59页 |
| 4.3.1 HOG特征 | 第56页 |
| 4.3.2 岭回归 | 第56-57页 |
| 4.3.3 循环矩阵 | 第57页 |
| 4.3.4 非线性回归滤波器 | 第57-58页 |
| 4.3.5 核相关滤波器的响应 | 第58页 |
| 4.3.6 KCF算法流程 | 第58-59页 |
| 4.4 系统设计 | 第59页 |
| 4.4.1 系统硬件平台 | 第59页 |
| 4.4.2 系统软件平台 | 第59页 |
| 4.5 系统模块组成以及流程 | 第59-66页 |
| 4.5.1 摄像机标定模块 | 第60页 |
| 4.5.2 立体校正模块 | 第60-62页 |
| 4.5.3 运动物体检测模块 | 第62-63页 |
| 4.5.4 运动物体跟踪模块 | 第63页 |
| 4.5.5 坐标计算模块 | 第63-64页 |
| 4.5.6 数据管理模块 | 第64页 |
| 4.5.7 显示模块 | 第64-65页 |
| 4.5.8 系统流程图 | 第65-66页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第66-67页 |
| 4.7 小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |
