首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

光学定标算法抗噪性研究及改进

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 研究背景及意义第11页
    1.3 国内外研究现状第11-12页
    1.4 本文的主要内容第12-14页
    参考文献第14-16页
第2章 摄相机标定基本理论第16-26页
    2.1 透镜成像原理第16页
    2.2 常用坐标系第16-19页
        2.2.1 图像坐标系第16-18页
        2.2.2 相机坐标系第18页
        2.2.3 世界坐标系第18-19页
    2.3 相机成像模型第19-22页
        2.3.1 线性成像模型第19-20页
        2.3.2 非线性成像模型第20-22页
    2.4 角点检测算法第22-25页
        2.4.1 基于边缘特征的角点检测第23页
        2.4.2 基于灰度信息的角点检测第23-25页
    参考文献第25-26页
第3章 摄像机标定方法第26-36页
    3.1 摄像机标定的方法第26-28页
        3.1.1 传统的摄像机标定法第26页
        3.1.2 摄像机自标定法第26-27页
        3.1.3 张氏标定法第27-28页
    3.2 三类标定方法的比较第28页
    3.3 张正友标定法第28-35页
        3.3.1 理论基础第28-31页
        3.3.2 极大似然估计第31-35页
    参考文献第35-36页
第4章 实验设计与结果分析第36-48页
    4.1 摄像机定标的过程和初始参数第36-39页
        4.1.1 定标系统框图第36-38页
        4.1.2 相机参数第38页
        4.1.3 棋盘标定板第38-39页
    4.2 实验步骤第39-42页
        4.2.1 图像的获取第39-40页
        4.2.2 角点的提取第40页
        4.2.3 定标结果第40-41页
        4.2.4 误差分析第41-42页
    4.3 张正友定标算法的角点识别率与抗噪性分析第42-46页
        4.3.1 角点识别率第42-43页
        4.3.2 抗噪性分析第43-46页
    参考文献第46-48页
第5章 总结第48-50页
致谢第50-51页

论文共51页,点击 下载论文
上一篇:基于物理模型图像去雾算法的研究
下一篇:基于Hadoop人脸识别系统的设计与实现