非量测相机标定技术研究与系统实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 近景摄影测量的研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国外近景摄影测量的研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 国内近景摄影测量的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 非量测相机标定技术的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 传统相机标定方法 | 第9-10页 |
| 1.3.2 相机自标定方法 | 第10-11页 |
| 1.3.3 基于主动视觉相机标定方法 | 第11页 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 相机成像模型 | 第13-19页 |
| 2.1 相机的线性成像模型 | 第13-16页 |
| 2.1.1 中心投影模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 成像坐标系 | 第14-16页 |
| 2.2 相机的非线性成像模型 | 第16-18页 |
| 2.3 双目立体视觉模型 | 第18-19页 |
| 第3章 标志点图像处理技术 | 第19-29页 |
| 3.1 标定板图像灰度处理 | 第19-22页 |
| 3.2 标志点边缘增强处理 | 第22-23页 |
| 3.3 目标圆边缘锐化处理 | 第23页 |
| 3.4 标志点边缘提取处理 | 第23-26页 |
| 3.5 基于空间矩的亚像素边缘定位算法 | 第26-28页 |
| 3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 标志点识别及检测 | 第29-42页 |
| 4.1 平面标定板的识别 | 第29-30页 |
| 4.1.1 平面标定板设计 | 第29页 |
| 4.1.2 圆形标志点的识别及检测 | 第29-30页 |
| 4.2 十字标定靶的识别 | 第30-41页 |
| 4.2.1 十字标定靶设计 | 第30页 |
| 4.2.2 标定靶的识别 | 第30-31页 |
| 4.2.3 靶点的编码构造 | 第31-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 标定技术与系统规划 | 第42-69页 |
| 5.1 遗传算法优化BP神经网络的相机标定 | 第42-52页 |
| 5.1.1 BP神经网络 | 第42-43页 |
| 5.1.2 遗传算法 | 第43页 |
| 5.1.3 遗传算法优化BP神经网络的相机标定法 | 第43-47页 |
| 5.1.4 小视场范围相机标定实验结果分析 | 第47-52页 |
| 5.2 双目立体视觉多视图相机标定 | 第52-65页 |
| 5.2.1 对极几何 | 第54页 |
| 5.2.2 基础矩阵和本质矩阵 | 第54-58页 |
| 5.2.3 中点三角法三维重建 | 第58页 |
| 5.2.4 光束法平差优化 | 第58-60页 |
| 5.2.5 非量测相机标定外参数 | 第60页 |
| 5.2.6 中视场范围相机标定实验结果分析 | 第60-65页 |
| 5.3 标定系统规划 | 第65-68页 |
| 5.3.1 系统软件设计 | 第65-67页 |
| 5.3.2 系统硬件构成 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第75页 |
