| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 摄像机内部参数标定 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 摄像机成像几何模型 | 第16-18页 |
| 2.2.1 摄像机线性模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 摄像机非线性模型 | 第17-18页 |
| 2.3 摄像机标定方法研究 | 第18-23页 |
| 2.3.1 张正友摄像机标定算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 Tsai摄像机标定算法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 摄像机自标定算法 | 第22-23页 |
| 2.4 基于张正友标定方法的内参数精确标定方法及实现 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于PnP算法的摄像机位姿估计方法 | 第26-36页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于视觉的摄像机位姿估计方法研究 | 第26-33页 |
| 3.2.1 相对位姿估计方法 | 第26-28页 |
| 3.2.2 绝对位姿估计方法 | 第28-30页 |
| 3.2.3 基于改进的PnP算法的摄像机矩阵估计 | 第30-32页 |
| 3.2.4 摄像机位姿参数获取 | 第32-33页 |
| 3.3 算法实现及结果分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 图像特征点跟踪方法研究 | 第36-64页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 图像特征点提取方法研究 | 第36-53页 |
| 4.2.1 角点检测算法研究 | 第36-42页 |
| 4.2.2 特征点提取方法研究 | 第42-52页 |
| 4.2.3 算法选取 | 第52-53页 |
| 4.3 特征点匹配算法研究 | 第53-59页 |
| 4.3.1 基于像素灰度相关的匹配方法 | 第53-54页 |
| 4.3.2 基于图像特征的匹配方法 | 第54页 |
| 4.3.3 特征点对精确匹配 | 第54-56页 |
| 4.3.4 基于归一化互相关函数的角点精确匹配方法实现 | 第56-59页 |
| 4.4 基于角点匹配的跟踪算法实现 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 基于移动视点的摄像机位姿估计算法 | 第64-80页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 基于移动视点的摄像机位姿估计 | 第64-65页 |
| 5.3 摄像机位姿初始值估计 | 第65-67页 |
| 5.4 摄像机位姿参数优化 | 第67-72页 |
| 5.4.1 特征点空间坐标获取 | 第67-70页 |
| 5.4.2 L-M(Levenberg-Marquart)优化方法 | 第70-71页 |
| 5.4.3 摄像机位姿估计参数优化(SBA) | 第71-72页 |
| 5.5 摄像机位姿估计实验结果及误差分析 | 第72-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 课题展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间获奖情况 | 第88页 |
