基于双目视觉信息的运动物体实时跟踪与测距
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序 | 第8-12页 |
| 1 综述 | 第12-25页 |
| ·选题意义及研究背景 | 第12-13页 |
| ·移动机器人概述 | 第13-15页 |
| ·机器视觉 | 第15-18页 |
| ·机器视觉理论体系 | 第16-17页 |
| ·机器视觉系统 | 第17-18页 |
| ·双目立体视觉 | 第18-23页 |
| ·双目立体视觉的研究现状 | 第18-20页 |
| ·双目立体视觉存在的问题及发展趋势 | 第20-21页 |
| ·双目立体视觉的应用领域 | 第21-23页 |
| ·本论文的主要内容及结构安排 | 第23-25页 |
| ·本论文的研究内容 | 第23-24页 |
| ·本论文结构安排 | 第24-25页 |
| 2 与机器人视觉有关的图像处理算法 | 第25-40页 |
| ·角点检测算法 | 第25-31页 |
| ·角点检测概述 | 第25-26页 |
| ·SUSAN算子 | 第26-28页 |
| ·Harris算子 | 第28-29页 |
| ·基于Harris的亚像素级角点检测算法 | 第29-31页 |
| ·图像分割算法 | 第31-36页 |
| ·RGB模型与HSV颜色模型 | 第31-32页 |
| ·RGB模型到HSV模型的转换 | 第32-34页 |
| ·HSV颜色模型颜色相似度度量 | 第34页 |
| ·图像分割 | 第34-36页 |
| ·实验步骤与试验结果 | 第36-38页 |
| ·角点检测结果 | 第36页 |
| ·图像分割结果 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 3 摄像机标定技术 | 第40-67页 |
| ·摄像机模型 | 第40-45页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第40-42页 |
| ·线性摄像机模型 | 第42-43页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第43-45页 |
| ·畸变矫正模型 | 第45页 |
| ·传统摄像机标定技术 | 第45-49页 |
| ·Zhang的摄像机平面标定法 | 第49-54页 |
| ·两步法的基本概念 | 第49-50页 |
| ·单应矩阵的计算 | 第50-51页 |
| ·内外参数求解 | 第51-53页 |
| ·极大似然估计 | 第53页 |
| ·径向畸变的处理 | 第53-54页 |
| ·无需重新标定的摄像机转动模型 | 第54-61页 |
| ·机器人运动而摄像机相对静止 | 第54-55页 |
| ·摄像机可以灵活转动的标定系数获取 | 第55-57页 |
| ·曲线拟合 | 第57-61页 |
| ·实验结果 | 第61-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 4 双目视觉的三维重建 | 第67-74页 |
| ·三维重建方法概述 | 第67-68页 |
| ·空间点的三维重建 | 第68-71页 |
| ·基本模型 | 第68-69页 |
| ·最小二乘法求解三维坐标值 | 第69-70页 |
| ·视差测距法 | 第70-71页 |
| ·实验方案与试验结果 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 5 动态背景下的移动目标跟踪算法 | 第74-86页 |
| ·移动目标跟踪算法概述 | 第74-75页 |
| ·基于背景建模的背景差法 | 第75-79页 |
| ·背景差的基本方法 | 第75-76页 |
| ·背景建模与更新 | 第76-79页 |
| ·基于颜色直方图的跟踪算法 | 第79-84页 |
| ·Meanshift算法 | 第79-81页 |
| ·Camshift算法 | 第81-84页 |
| ·自动标记运动目标的跟踪算法 | 第84页 |
| ·实验步骤与实验结果 | 第84-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 6 双目视觉测距系统的实现 | 第86-97页 |
| ·系统结构 | 第86-90页 |
| ·机器人平台结构 | 第86-89页 |
| ·跟踪与测距系统结构设计 | 第89-90页 |
| ·机械控制策略 | 第90-91页 |
| ·实验结果 | 第91-94页 |
| ·用户界面 | 第91-92页 |
| ·双目测距 | 第92-94页 |
| ·误差分析 | 第94-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 7 总结与展望 | 第97-99页 |
| ·论文总结 | 第97页 |
| ·工作展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
| 附录 A | 第104-105页 |
| 索引 | 第105-106页 |
| 作者简历 | 第106-108页 |
| 学位论文数据集 | 第108页 |
