基于立体视觉的三维重构技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·本课题研究的背景和意义 | 第9-12页 |
| ·国内外发展概况与研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外基于立体视觉的三维重构的发展现状 | 第12-14页 |
| ·国内基于立体视觉的三维重构的发展现状 | 第14-15页 |
| ·本文的研究思路与组织结构 | 第15-17页 |
| ·研究思路 | 第15-16页 |
| ·本论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 立体视觉理论与图像预处理 | 第17-29页 |
| ·Marr 的视觉理论 | 第17-19页 |
| ·立体视觉系统 | 第19-20页 |
| ·彩色图像灰度化及灰度变换 | 第20-21页 |
| ·图像的中值滤波 | 第21-23页 |
| ·图像的边缘检测 | 第23-28页 |
| ·基于一阶微分的边缘检测 | 第24-26页 |
| ·基于二阶微分的边缘检测 | 第26-28页 |
| ·本章小节 | 第28-29页 |
| 第三章 基于 BP 神经网络的摄像机标定 | 第29-48页 |
| ·线性标定 | 第29-34页 |
| ·坐标系简介 | 第29-31页 |
| ·线性求解标定 | 第31-34页 |
| ·Tsai 两步标定法 | 第34-39页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第34-37页 |
| ·Tsai 两步标定 | 第37-39页 |
| ·非线性优化标定法 | 第39-40页 |
| ·基于BP 神经网络的标定方法 | 第40-47页 |
| ·算法描述 | 第41-45页 |
| ·标定实验 | 第45页 |
| ·基于添加噪声的合成数据的仿真测验 | 第45-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 第四章 基于人工鱼群算法的立体匹配 | 第48-59页 |
| ·立体匹配基元的选择 | 第49-50页 |
| ·立体匹配的约束条件 | 第50-52页 |
| ·人工鱼群算法 | 第52-55页 |
| ·人工鱼行为描述 | 第52-54页 |
| ·算法描述 | 第54-55页 |
| ·基于AFSA 的立体匹配 | 第55-58页 |
| ·本章小节 | 第58-59页 |
| 第五章 三维重构 | 第59-67页 |
| ·基于空间点的三维重构 | 第59-64页 |
| ·双摄像机模型下的空间点三维重构 | 第59-60页 |
| ·平行摄像机模型下的空间点三维重构 | 第60-62页 |
| ·三维坐标计算实验 | 第62-64页 |
| ·深度图的生成 | 第64-66页 |
| ·本章小节 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73-74页 |
