基于ANFIS的面阵相机几何畸变校正方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·神经网络发展现状 | 第8-9页 |
| ·模糊系统研究发展现状 | 第9-11页 |
| ·面阵相机几何畸变校正方法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 面阵相机成像模型与几何畸变分析 | 第13-19页 |
| ·相机结构 | 第13-14页 |
| ·工作原理 | 第14-15页 |
| ·面阵相机成像模型 | 第15-18页 |
| ·线性成像模型及坐标系 | 第15-17页 |
| ·非线性畸变成像模型 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 常用校正方法分类与研究 | 第19-37页 |
| ·网格靶标数据提取 | 第19-20页 |
| ·靶标图像实际网格交点提取 | 第19-20页 |
| ·理想交点计算 | 第20页 |
| ·基于多项式的几何校正 | 第20-24页 |
| ·多项式法 | 第20-22页 |
| ·试验步骤 | 第22-23页 |
| ·试验结果 | 第23-24页 |
| ·基于BP神经网络的校正方法 | 第24-27页 |
| ·BP神经网络技术 | 第24-26页 |
| ·试验步骤 | 第26页 |
| ·试验结果 | 第26-27页 |
| ·RAC标定法与混合法 | 第27-31页 |
| ·RAC标定法 | 第27-29页 |
| ·混合法 | 第29-30页 |
| ·试验结果 | 第30-31页 |
| ·基于支持向量机的几何畸变校正方法 | 第31-36页 |
| ·统计学习理论 | 第31-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-35页 |
| ·试验结果 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 4 基于ANFIS的几何畸变校正技术研究 | 第37-43页 |
| ·模糊集与隶属度函数 | 第37页 |
| ·模糊系统的建立 | 第37-38页 |
| ·自适应神经模糊系统 | 第38-42页 |
| ·Takagi-Sugeno模型 | 第38-39页 |
| ·ANFIS自适应神经模糊结构 | 第39-40页 |
| ·MATLAB中辅助ANFIS设计 | 第40-42页 |
| ·基于ANFIS畸变校正方法 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 5 实验结果与分析 | 第43-50页 |
| ·实际校正实验 | 第43-49页 |
| ·实验设备 | 第43-44页 |
| ·实验步骤 | 第44页 |
| ·实验结果 | 第44-48页 |
| ·实验误差分析 | 第48-49页 |
| ·实验对比 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50-51页 |
| ·展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 | 第57页 |
