基于机器视觉的输电线路交叉跨越距离测量方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 交叉跨越及其测量方法 | 第11-12页 |
| 1.3 机器视觉技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 双目立体视觉基本理论 | 第15-23页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 针孔成像模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 摄像机非线性模型 | 第16-17页 |
| 2.2 双目立体视觉的三维测量原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 平行双目立体视觉模型 | 第17-18页 |
| 2.2.2 会聚双目立体视觉模型 | 第18-19页 |
| 2.3 极线几何原理 | 第19-22页 |
| 2.3.1 极线几何关系 | 第19-20页 |
| 2.3.2 极线几何数学模型 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 交叉跨越在线监测系统设计 | 第23-29页 |
| 3.1 系统总体架构 | 第23-27页 |
| 3.1.1 双目图像采集单元设计 | 第24-25页 |
| 3.1.2 嵌入式系统单元设计 | 第25-26页 |
| 3.1.3 系统通信单元设计 | 第26页 |
| 3.1.4 供电电源方案设计 | 第26-27页 |
| 3.2 系统性能指标与主要功能 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 图像预处理与特征提取 | 第29-40页 |
| 4.1 RGB颜色模型与HSV颜色模型 | 第29页 |
| 4.2 彩色图像增强 | 第29-34页 |
| 4.2.1 HSV颜色模型图像增强 | 第30-31页 |
| 4.2.2 矢量中值滤波算法及改进 | 第31-34页 |
| 4.3 图像特征提取 | 第34-39页 |
| 4.3.1 颜色特征 | 第34-35页 |
| 4.3.2 Harris角点提取及改进 | 第35-38页 |
| 4.3.3 SIFT特征提取 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 立体匹配算法 | 第40-49页 |
| 5.1 图像立体匹配概述 | 第40-42页 |
| 5.1.1 立体匹配常用方法 | 第40页 |
| 5.1.2 立体匹配的约束条件 | 第40-41页 |
| 5.1.3 相似度测量函数 | 第41-42页 |
| 5.2 基于SIFT特征与种子生长的立体匹配算法 | 第42-45页 |
| 5.2.1 SIFT立体匹配 | 第43页 |
| 5.2.2 种子生长匹配算法 | 第43-44页 |
| 5.2.3 匹配结果 | 第44-45页 |
| 5.3 基于颜色分割与形状识别的立体匹配算法 | 第45-48页 |
| 5.3.1 颜色分割 | 第45-46页 |
| 5.3.2 基于Harris角点检测的矩形识别 | 第46-47页 |
| 5.3.3 标记点分割与识别结果 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 交叉跨越距离测量及误差分析 | 第49-60页 |
| 6.1 输电线空间曲线模型与交叉跨越距离计算 | 第50-51页 |
| 6.2 实验结果 | 第51-55页 |
| 6.2.1 摄像机标定结果 | 第52-53页 |
| 6.2.2 输电线交叉跨越测量结果 | 第53-55页 |
| 6.3 误差分析 | 第55-59页 |
| 6.3.1 摄像机标定误差 | 第55-56页 |
| 6.3.2 图像匹配误差 | 第56-57页 |
| 6.3.3 系统结构参数与测量精度的关系 | 第57-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 7.1 结论 | 第60页 |
| 7.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
