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非量测数码相机在桥梁线形识别上的初步研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-14页
        1.1.1 课题的提出第11-13页
        1.1.2 论文的研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
    1.3 论文的研究内容和方法第16-19页
        1.3.1 研究的内容第16页
        1.3.2 研究的方法第16-19页
第二章 摄影技术线形识别的理论基础第19-37页
    2.1 摄影测量常用坐标系第19-20页
    2.2 相机的成像原理和畸变第20-23页
        2.2.1 成像模型第20-21页
        2.2.2 数码相机畸变第21-23页
    2.3 近景摄影测量原理第23-28页
        2.3.1 像片的内外方位元素第23页
        2.3.2 条件方程式第23-25页
        2.3.3 空间前后方交会法第25-28页
    2.4 数字图像处理技术第28-36页
        2.4.1 图像转换第29-30页
        2.4.2 图像增强第30-31页
        2.4.3 边缘检测第31-36页
    2.5 本章小结第36-37页
第三章 非量测数码相机的标定第37-49页
    3.1 相机标定的方法第37-39页
        3.1.1 传统的相机标定方法第38页
        3.1.2 相机的自标定法第38-39页
    3.2 相机标定内容第39页
        3.2.1 相机的光学畸变差第39页
        3.2.2 内方位元素的检定精度要求第39页
    3.3 平面标定法第39-43页
    3.4 非量测数码相机的选型和标定实验第43-47页
        3.4.1 相机和镜头的选型第43-46页
        3.4.2 相机的标定实验第46-47页
    3.5 本章小结第47-49页
第四章 基于非量测数码相机的线形识别的室内实验研究第49-71页
    4.1 实验简介第49-50页
    4.2 获取拉索的线形方程第50-52页
    4.3 基于近景摄影测量的线形识别第52-55页
        4.3.1 单像空间后方交会第52-54页
        4.3.2 多像空间前方交会第54页
        4.3.3 曲线拟合第54-55页
    4.4 基于图像处理技术获取拉索的线形曲线第55-69页
        4.4.1 图像距离的转换第56-58页
        4.4.2 边缘曲线拟合第58-59页
        4.4.3 不同人工标志对线形识别结果的影响第59-60页
        4.4.4 拍摄距离对线形识别结果的影响第60-62页
        4.4.5 不同直径的圆形人工标志对线形识别结果的影响第62-64页
        4.4.6 拍摄角度对线形识别结果的影响第64-66页
        4.4.7 实验环境对线形识别结果的影响第66-69页
    4.5 本章小结第69-71页
第五章 线形识别的工程实例第71-81页
    5.1 工程概况第72页
    5.2 实验方法第72-73页
    5.3 主拱圈下缘线形识别第73-79页
    5.4 本章小结第79-81页
第六章 总结与展望第81-83页
    6.1 总结第81页
    6.2 展望第81-83页
参考文献第83-85页
附录A 攻读学位期间发表的论文与科研成果清单第85-86页
致谢第86页

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