基于姿态补偿的立体视觉里程计鲁棒运动估计
| 目录 | 第1-6页 |
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·视觉里程计的国内外发展状况 | 第12-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-15页 |
| ·文章的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 双目摄像机的标定 | 第17-31页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·双目视觉理论 | 第17-22页 |
| ·双目摄像机的标定 | 第22-27页 |
| ·摄像机标定方法概述 | 第22-23页 |
| ·张正友标定方法 | 第23-26页 |
| ·标定结果 | 第26-27页 |
| ·图像的畸变纠正 | 第27-30页 |
| ·畸变纠正方法概述 | 第27-28页 |
| ·Bought算法 | 第28-29页 |
| ·畸变纠正结果 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 特征点检测与提取 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·Harris角点 | 第32-34页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34页 |
| ·SIFT特征点 | 第34-40页 |
| ·尺度空间 | 第34-35页 |
| ·SIFT特征点检测算法 | 第35-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 特征匹配 | 第41-49页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·NCC图像匹配算法及实验结果 | 第42-44页 |
| ·NCC图像匹配算法 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·SIFT匹配算法 | 第44-46页 |
| ·BBF快速搜索算法 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46页 |
| ·RANSAC消除误匹配及实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 鲁棒运动估计 | 第49-68页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·3D空间的鲁棒运动估计 | 第50-55页 |
| ·最小平方中值定理 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·2D空间的鲁棒运动估计 | 第55-59页 |
| ·运动恢复结构(SFM)原理 | 第55-57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-59页 |
| ·双目视觉里程计误差来源及分析 | 第59-60页 |
| ·对姿态突变的补偿方案 | 第60-67页 |
| ·补偿方案 | 第60-61页 |
| ·实验结果与分析 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 附录一 直线运动中观测点的位置数据 | 第69-70页 |
| 附录二 直线运动中观测点的航向角数据 | 第70-71页 |
| 附录三 矩形运动中观测点的位置数据 | 第71-73页 |
| 附录四 矩形运动中观测点的航向角数据 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第83页 |
