基于特征点的图像拼接与单目相机位姿测量的研究
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
1 前言 | 第8-11页 |
1.1 选题背景与意义 | 第8页 |
1.2 图像拼接研究现状 | 第8-9页 |
1.3 单目视觉测量技术研究现状 | 第9页 |
1.4 本文的结构安排 | 第9-10页 |
1.5 本章小结 | 第10-11页 |
2 视觉测量理论基础 | 第11-21页 |
2.1 坐标系定义 | 第11-12页 |
2.1.1 图像坐标系 | 第11-12页 |
2.1.2 相机坐标系 | 第12页 |
2.1.3 目标坐标系 | 第12页 |
2.2 相机成像模型 | 第12-16页 |
2.2.1 线性模型 | 第12-15页 |
2.2.2 非线性模型 | 第15-16页 |
2.3 相机标定模型 | 第16-18页 |
2.4 姿态表示方法 | 第18-20页 |
2.4.1 旋转矩阵 | 第18-19页 |
2.4.2 欧拉角 | 第19-20页 |
2.5 本章小结 | 第20-21页 |
3 特征提取与配准算法的研究 | 第21-34页 |
3.1 SIFT特征描述算子 | 第21-25页 |
3.1.1 尺度空间 | 第21-23页 |
3.1.2 关键点精确定位 | 第23页 |
3.1.3 特征方向确定 | 第23-24页 |
3.1.4 特征点描述子生成 | 第24-25页 |
3.2 SURF特征描述算子 | 第25-28页 |
3.2.1 尺度空间极值检测 | 第25-27页 |
3.2.2 特征方向确定 | 第27-28页 |
3.2.3 特征点描述子生成 | 第28页 |
3.3 ORB特征描述算子 | 第28-31页 |
3.3.1 FAST角点检测 | 第28-29页 |
3.3.2 BRIEF特征描述 | 第29-31页 |
3.4 特征点配准 | 第31-33页 |
3.4.1 基于RANSAC的特征点对的优化 | 第31-32页 |
3.4.2 基于K最近邻的快速匹配 | 第32-33页 |
3.4.3 暴力匹配 | 第33页 |
3.5 本章小结 | 第33-34页 |
4 图像拼接技术算法研究 | 第34-46页 |
4.1 图像的变换模型 | 第34-35页 |
4.2 图像插值算法 | 第35-37页 |
4.2.1 最近邻插值 | 第35-36页 |
4.2.2 双线性插值 | 第36-37页 |
4.2.3 双三次插值 | 第37页 |
4.3 相机运动方式 | 第37-38页 |
4.4 图像拼接关键技术研究 | 第38-45页 |
4.4.1 图像采集 | 第39页 |
4.4.2 图像预处理 | 第39-40页 |
4.4.3 图像特征提取 | 第40-41页 |
4.4.4 图像配准 | 第41-42页 |
4.4.5 图像融合 | 第42-45页 |
4.5 本章小结 | 第45-46页 |
5 单目视觉位姿测量理论分析 | 第46-54页 |
5.1 引言 | 第46页 |
5.2 绝对位姿估计算法 | 第46-51页 |
5.2.1 PnP算法分析 | 第46-47页 |
5.2.2 P3P算法分析 | 第47-49页 |
5.2.3 P4P算法分析 | 第49-51页 |
5.3 相对位姿估计算法研究 | 第51-53页 |
5.4 本章小结 | 第53-54页 |
6 三种匹配算法性能对比与图像拼接软件实现 | 第54-76页 |
6.1 三种特征提取算法性能实验分析 | 第54-68页 |
6.2 图像拼接系统设计与实现 | 第68-72页 |
6.2.1 系统软件介绍 | 第68-70页 |
6.2.2 模块功能 | 第70-72页 |
6.2.3 软件的实现 | 第72页 |
6.3 图像拼接实例展示 | 第72-75页 |
6.4 本章小结 | 第75-76页 |
7 单目相机位姿测量实验分析 | 第76-88页 |
7.1 单目位姿测量实验分析 | 第76-84页 |
7.2 单目相机测距设计与精度分析 | 第84-87页 |
7.3 本章小结 | 第87-88页 |
8 总结 | 第88-90页 |
8.1 全文总结 | 第88页 |
8.2 论文的创新点 | 第88-89页 |
8.3 论文的不足之处 | 第89-90页 |
9 展望 | 第90-91页 |
10 参考文献 | 第91-97页 |
11 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第97-98页 |
12 致谢 | 第98页 |