| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1．1 引言 | 第8-9页 |
| 1．2 视觉测量技术的发展 | 第9-12页 |
| 1．2．1 机器视觉的发展 | 第9-10页 |
| 1．2．2 视觉测量技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1．3 本文的主要研究背景、内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 1．3．1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1．3．2 论文的主要研究内容 | 第13页 |
| 1．3．3 论文的结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 立体视觉测量的相关理论 | 第14-22页 |
| 2．1 立体视觉测量方法的分类 | 第14-17页 |
| 2．1．1 主动式方法 | 第14页 |
| 2．1．2 被动式方法 | 第14-17页 |
| 2．2 控制场的布设及摄影方式的选择 | 第17-21页 |
| 2．2．1 控制场的布设 | 第17-18页 |
| 2．2．2 控制点标志的选择与布设方法的确定 | 第18-19页 |
| 2．2．3 摄站的确定和摄影方式的选择 | 第19-21页 |
| 2．3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数码相机的标定 | 第22-34页 |
| 3．1 相机标定概述 | 第22-25页 |
| 3．1．1 相机标定方法的分类 | 第22-23页 |
| 3．1．2 相机的成像模型 | 第23-25页 |
| 3．2 数码相机的检校 | 第25-32页 |
| 3．2．1 数码相机的畸变模型 | 第25-26页 |
| 3．2．2 考虑像素比例因子的DLT模型 | 第26-29页 |
| 3．2．3 对像方几何量的处理单位的思考 | 第29-31页 |
| 3．2．4 对两种方法的比较 | 第31-32页 |
| 3．3 实验情况 | 第32页 |
| 3．4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 图像处理的相关理论方法 | 第34-59页 |
| 4．1 图像预处理 | 第34-38页 |
| 4．1．1 图像增强 | 第34-36页 |
| 4．1．2 图像平滑 | 第36-38页 |
| 4．2 图像分割 | 第38-50页 |
| 4．2．1 图像分割的定义 | 第38页 |
| 4．2．2 边缘检测的基本概念 | 第38-39页 |
| 4．2．3 常用的边缘检测方法 | 第39-43页 |
| 4．2．4 对几种边缘检测算子的比较 | 第43-46页 |
| 4．2．5 图像二值化 | 第46-50页 |
| 4．3 特征点提取 | 第50-54页 |
| 4．3．1 Moravec灰度检测算子 | 第50-51页 |
| 4．3．2 基于 SUSAN原则的自适应快速角点检测 | 第51-53页 |
| 4．3．3 实验情况 | 第53-54页 |
| 4．4 影像匹配 | 第54-58页 |
| 4．4．1 基于窗口的匹配 | 第54-56页 |
| 4．4．2 基于编码的匹配 | 第56-58页 |
| 4．5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 视觉测量系统的开发及应用 | 第59-70页 |
| 5．1 三维视频全站仪测量系统介绍 | 第59-63页 |
| 5．1．1 三维视频全站仪的硬件组成 | 第59-60页 |
| 5．1．2 三维视频全站仪连接参数的检测 | 第60-62页 |
| 5．1．3 三维视频全站仪测量系统的软件结构 | 第62-63页 |
| 5．1．4 三维视频全站仪测量系统开发环境及运行界面 | 第63页 |
| 5．2 三维视频全站仪测量系统的应用 | 第63-69页 |
| 5．2．1 系统应用概述 | 第63-65页 |
| 5．2．2 林业测量实验 | 第65-69页 |
| 5．3 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6．1 本文研究工作总结 | 第70页 |
| 6．2 需要进一步研究的问题 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 附录 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |