| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要工作和创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 相机参数标定及棋盘格角点检测方法的改进 | 第16-31页 |
| 2.1 相机成像模型 | 第16-19页 |
| 2.1.1 小孔成像原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 畸变的矫正 | 第17-18页 |
| 2.1.3 数字化图像 | 第18-19页 |
| 2.2 相机内外参数标定 | 第19-21页 |
| 2.3 基于游程编码和棋盘格对称差异的角点检测方法 | 第21-27页 |
| 2.3.1 Harris角点检测算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 基于游程编码方法对Harris角点检测算法的改进 | 第24-27页 |
| 2.4 实验过程及结果分析 | 第27-30页 |
| 2.4.1 立方体标定物上的棋盘格角点检测 | 第28-29页 |
| 2.4.2 相机标定结果与误差分析 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 立体匹配算法的研究 | 第31-51页 |
| 3.1 立体匹配约束准则 | 第31-34页 |
| 3.2 立体匹配的度量 | 第34-39页 |
| 3.2.1 图像区域的距离 | 第34-35页 |
| 3.2.2 位串的匹配距离 | 第35-36页 |
| 3.2.3 基于信息理论的度量 | 第36-37页 |
| 3.2.4 距离的高效计算问题 | 第37-39页 |
| 3.3 立体匹配的计算问题及评价方法 | 第39-44页 |
| 3.3.1 立体匹配中的遮挡问题 | 第39-41页 |
| 3.3.2 亚像素级的视差估计 | 第41-43页 |
| 3.3.3 立体算法的评价方法 | 第43-44页 |
| 3.4 立体匹配算法的分类 | 第44-48页 |
| 3.4.1 基于特征区域的立体匹配算法 | 第44-45页 |
| 3.4.2 局部立体匹配算法 | 第45-46页 |
| 3.4.3 半全局立体匹配算法 | 第46-47页 |
| 3.4.4 全局立体匹配算法 | 第47-48页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第48-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 点云配准研究 | 第51-65页 |
| 4.1 点云数据预处理 | 第52-54页 |
| 4.2 点云的粗配准 | 第54-62页 |
| 4.2.1 四元数法 | 第55-57页 |
| 4.2.2 4PCS算法 | 第57-59页 |
| 4.2.3 辅助相机标定法 | 第59-62页 |
| 4.3 点云的精配准 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 双目视觉系统设计实现与实验结果分析 | 第65-73页 |
| 5.1 系统的软硬件实现 | 第65-67页 |
| 5.1.1 系统的硬件结构设计 | 第65-66页 |
| 5.1.2 系统的软件结构设计 | 第66-67页 |
| 5.2 实验结果与结果分析 | 第67-72页 |
| 5.2.1 基于改进的棋盘格检测方法的相机标定 | 第68-69页 |
| 5.2.2 立体匹配获取视差图 | 第69-70页 |
| 5.2.3 基于立方体标定物获取双目相机的位置 | 第70-71页 |
| 5.2.4 点云滤波预处理 | 第71-72页 |
| 5.2.5 多视角点云配准 | 第72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文研究总结 | 第73-74页 |
| 6.2 未来改进点展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第78-79页 |