| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8页 |
| 1.2 双目视觉三维运动轨迹提取关键技术 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文主要解决的问题 | 第11-12页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 双目视觉系统的摄像机标定 | 第14-28页 |
| 2.1 摄像机标定方法的分类 | 第14-15页 |
| 2.2 摄像机标定中常用的坐标系 | 第15-16页 |
| 2.3 摄像机成像模型 | 第16-18页 |
| 2.3.1 摄像机线性模型 | 第16-18页 |
| 2.3.2 摄像机非线性模型 | 第18页 |
| 2.4 张正友棋盘标定法基本原理 | 第18-22页 |
| 2.5 实验过程与结果分析 | 第22-27页 |
| 2.5.1 实验过程 | 第22-26页 |
| 2.5.2 实验结果分析 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 运动目标的检测与跟踪 | 第28-44页 |
| 3.1 基于背景差分的运动目标检测 | 第28-35页 |
| 3.1.1 背景差分法的基本原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 背景建模与更新 | 第29-31页 |
| 3.1.3 背景建模算法实验对比分析 | 第31-32页 |
| 3.1.4 图像后处理 | 第32-34页 |
| 3.1.5 运动目标检测实验结果与分析 | 第34-35页 |
| 3.2 CAMSHIFT跟踪算法 | 第35-40页 |
| 3.2.1 MeanShift跟踪算法 | 第35-37页 |
| 3.2.2 CamShift跟踪算法 | 第37-38页 |
| 3.2.3 CamShift算法跟踪实验与结果分析 | 第38-40页 |
| 3.3 基于背景差分与CAMSHIFT相结合的改进方法 | 第40-43页 |
| 3.3.1 改进算法描述 | 第40-41页 |
| 3.3.2 改进算法流程图 | 第41页 |
| 3.3.3 实验结果对比分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 双目立体匹配 | 第44-54页 |
| 4.1 立体匹配概述 | 第44页 |
| 4.2 立体匹配过程 | 第44-46页 |
| 4.2.1 选取匹配基元 | 第44-45页 |
| 4.2.2 相似性测度 | 第45-46页 |
| 4.2.3 匹配搜索策略 | 第46页 |
| 4.3 立体匹配算法 | 第46-48页 |
| 4.3.1 基于区域的匹配算法 | 第46-47页 |
| 4.3.2 基于特征的匹配算法 | 第47-48页 |
| 4.3.3 基于相位的匹配算法 | 第48页 |
| 4.4 本文匹配算法 | 第48-53页 |
| 4.4.1 轮廓匹配 | 第49-50页 |
| 4.4.2 本文匹配算法描述 | 第50-51页 |
| 4.4.3 算法流程 | 第51-52页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 物体三维运动轨迹生成 | 第54-64页 |
| 5.1 实验平台与系统整体流程 | 第54-55页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第54页 |
| 5.1.2 系统整体流程 | 第54-55页 |
| 5.2 空间点的三维测量方法 | 第55-57页 |
| 5.2.1 最小二乘法 | 第55-56页 |
| 5.2.2 视差法 | 第56-57页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第57-63页 |
| 5.3.1 运动物体质心三维坐标获取 | 第57-58页 |
| 5.3.2 运动物体三维轨迹生成 | 第58-60页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第72页 |