| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| ·无人车简介 | 第11-13页 |
| ·无人车的导航定位技术 | 第13-15页 |
| ·机器视觉 | 第15-17页 |
| ·视觉里程计 | 第17-20页 |
| ·简介 | 第17页 |
| ·国内外发展现状 | 第17-19页 |
| ·视觉里程计所面临的问题 | 第19-20页 |
| ·主要工作与章节安排 | 第20-22页 |
| 2 目立体视觉系统 | 第22-33页 |
| ·简述 | 第22-23页 |
| ·摄像机成像模型 | 第23-26页 |
| ·双目立体视觉原理 | 第26-32页 |
| ·视差与三维测量 | 第27-29页 |
| ·极线几何约束 | 第29-30页 |
| ·基础矩阵与本质矩阵 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 特征提取与匹配 | 第33-48页 |
| ·Harris角点提取算法 | 第33-34页 |
| ·SIFT特征提取算法 | 第34-37页 |
| ·尺度空间下的极值检测 | 第34-35页 |
| ·特征点的精确定位 | 第35-36页 |
| ·特征点方向确定 | 第36-37页 |
| ·特征点描述向量生成 | 第37页 |
| ·SURF特征提取算法 | 第37-40页 |
| ·特征检测 | 第38-39页 |
| ·主方向确定 | 第39-40页 |
| ·描述子形成 | 第40页 |
| ·特征匹配算法 | 第40-44页 |
| ·特征匹配简介 | 第41-42页 |
| ·基于区域的特征匹配算法 | 第42-43页 |
| ·基于非参数技术的特征匹配方法 | 第43-44页 |
| ·特征提取与匹配实验 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 双目立体视觉里程计算法研究 | 第48-64页 |
| ·双目立体视觉里程计基本框架 | 第48-49页 |
| ·运动估计 | 第49-57页 |
| ·运动估计的最小二乘法求解 | 第53-54页 |
| ·随机抽样一致性算法(RANSAC)进行误配点剔除 | 第54-56页 |
| ·基于区域限制的误配点剔除方法 | 第56-57页 |
| ·实验与分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·主要研究内容的总结 | 第64-65页 |
| ·进一步的工作以及对本课题研究的展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 索引 | 第69-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |