| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·桥梁缆索检测技术概况 | 第12-13页 |
| ·三维重构概述 | 第13-14页 |
| ·基于图像序列的桥梁缆索三维重构方法分析 | 第14-17页 |
| ·基于图像序列三维重构的流程图 | 第14-16页 |
| ·本文桥梁缆索三维重构的特点与基础算法 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 缆索视频图像的预处理 | 第19-31页 |
| ·斜拉桥缆索检测系统 | 第19-20页 |
| ·斜拉桥缆索表面图像序列的稳像处理 | 第20-23页 |
| ·斜拉桥缆索表面图像的预处理 | 第23-25页 |
| ·中值滤波的原理 | 第24-25页 |
| ·斜拉桥缆索边缘提取 | 第25-30页 |
| ·常见的边缘检测算子 | 第25-27页 |
| ·利用 Canny 算法对缆索边缘提取 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 计算机视觉三维重构的理论基础 | 第31-45页 |
| ·立体视觉的原理 | 第31-32页 |
| ·摄像机成像模型 | 第32-37页 |
| ·四种坐标系 | 第32-34页 |
| ·针孔成像模型 | 第34-36页 |
| ·非线性模型 | 第36-37页 |
| ·双视图之间的几何关系 | 第37-38页 |
| ·摄像机标定 | 第38-44页 |
| ·标定概述 | 第38-39页 |
| ·标定原理 | 第39-41页 |
| ·标定试验与结论分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 特征提取与匹配 | 第45-61页 |
| ·特征点提取算法分析与比较 | 第45-50页 |
| ·Harris 算法 | 第45-46页 |
| ·SIFT 算法 | 第46-49页 |
| ·Harris 算子和 SIFT 算法检测效果比较 | 第49-50页 |
| ·特征匹配算法研究 | 第50-52页 |
| ·立体匹配的基本约束 | 第50-51页 |
| ·立体匹配评判标准 | 第51-52页 |
| ·匹配搜索策略 | 第52页 |
| ·SIFT 算法的改进 | 第52-57页 |
| ·SIFT 算法优缺点的分析 | 第52-53页 |
| ·改进的 SIFT 算法 | 第53-54页 |
| ·特征匹配 | 第54-56页 |
| ·SIFT 算法与改进的 SIFT 算法的实验结果比较 | 第56-57页 |
| ·剔除伪匹配 | 第57-60页 |
| ·基本矩阵 F 的计算 | 第58页 |
| ·RANSAC 算法 | 第58-59页 |
| ·基于 RANSAC 算法剔除误匹配 | 第59-60页 |
| ·基于 RANSAC 算法的匹配优化实验 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 三维重构在斜拉桥缆索检测中应用 | 第61-69页 |
| ·基于蛇形机器人的缆索检测系统 | 第61-63页 |
| ·蛇形机器人检测系统模型 | 第61-62页 |
| ·蛇形机器人的运动控制函数 | 第62-63页 |
| ·蛇形机器人的运动轨迹模型 | 第63页 |
| ·缺陷重构 | 第63-65页 |
| ·特征提取与匹配 | 第63-65页 |
| ·缺陷缆索部分的三维重构 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |