| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.2.1 激光粒子图像测速（PIV）技术研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 任意物体边界识别PIV实验测量研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第18-19页 |
| 第二章 基于SURF模式识别算法的三维边界识别算法 | 第19-33页 |
| 2.1 图像匹配算法简介 | 第19-20页 |
| 2.2 三维边界识别算法基本流程 | 第20-22页 |
| 2.3 PIV粒子图像分离 | 第22-23页 |
| 2.4 基于SURF模式识别算法的三维边界识别算法 | 第23-32页 |
| 2.4.1 SURF模式识别算法 | 第23-29页 |
| 2.4.2 基于三角化和Delaunay triangulation三角剖分算法的曲面重构 | 第29-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 多相机测量系统相机标定和三维边界识别算法验证 | 第33-45页 |
| 3.1 多相机测量系统相机标定 | 第33-41页 |
| 3.1.1 相机标定模型和算法简介 | 第33-40页 |
| 3.1.2 相机标定结果与分析 | 第40-41页 |
| 3.2 三维边界识别算法验证 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于任意三维边界识别的层析PIV测量应用 | 第45-61页 |
| 4.1 层析PIV测量技术简介 | 第45-54页 |
| 4.1.1 层析PIV系统的实验参数要求 | 第46-49页 |
| 4.1.2 多相机系统标定和体积自标定 | 第49-52页 |
| 4.1.3 基于MLOS-SMART三维粒子场重构算法 | 第52-54页 |
| 4.1.4 三维互相关速度矢量计算 | 第54页 |
| 4.2 任意三维边界识别算法的层析PIV测量应用 | 第54-59页 |
| 4.2.1 层析PIV数字合成图像的生成 | 第55-57页 |
| 4.2.2 三维边界识别算法和层析PIV算法的计算结果分析 | 第57-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 结论与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第70-72页 |
