基于双目视觉的物体深度信息提取
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·计算机视觉技术的发展 | 第9-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·论文内容与组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 图像预处理 | 第14-29页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·摄像机标定 | 第14-27页 |
| ·摄像机标定分类 | 第14-16页 |
| ·坐标系与成像模型 | 第16-21页 |
| ·基于棋盘格平面模板标定法 | 第21-25页 |
| ·标定结果及分析 | 第25-27页 |
| ·图像去噪 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于灰度改进的 SIFT 特征匹配 | 第29-47页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第29-37页 |
| ·尺度空间生成 | 第30-34页 |
| ·特征向量描述 | 第34-37页 |
| ·特征提取结果 | 第37页 |
| ·图像匹配概述 | 第37-40页 |
| ·选取图像特征元 | 第38-39页 |
| ·定义匹配准则及匹配算法 | 第39-40页 |
| ·基于灰度改进的 SIFT 图像匹配 | 第40-46页 |
| ·高频分量增强 | 第40-41页 |
| ·改进的差分乘积处理 | 第41-43页 |
| ·匹配结果分析比对 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 三维重构 | 第47-65页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·深度信息计算 | 第47-55页 |
| ·深度信息计算的细节实现 | 第47-54页 |
| ·深度信息计算结果及分析 | 第54-55页 |
| ·初始重构 | 第55-58页 |
| ·点云插值 | 第56-58页 |
| ·三角剖分 | 第58页 |
| ·Kinect 重构辅助 | 第58-63页 |
| ·Kinect 深度计算 | 第59-61页 |
| ·Kinect 与双目相机坐标系融合 | 第61-62页 |
| ·Kinect 深度约束 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所获得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
