基于公路监控视频的相机自标定检测技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外视频检测能见度研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 能见度定义 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内外能见度研究方法 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第15-27页 |
| 2.1 摄像机标定方法简介 | 第15-17页 |
| 2.1.1 传统相机标定简介 | 第16页 |
| 2.1.2 基于主动视觉标定方法 | 第16页 |
| 2.1.3 相机自标定介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 自标定理论与技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 直接线性变换方法（DLT） | 第17-19页 |
| 2.2.2 TSAI两步标定法 | 第19-21页 |
| 2.3 数字图像处理相关技术 | 第21-25页 |
| 2.3.1 图像增强 | 第21-22页 |
| 2.3.2 图像滤波 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 公路视频能见度图像预处理 | 第27-37页 |
| 3.1 图像预处理 | 第27页 |
| 3.2 图像背景提取 | 第27-29页 |
| 3.3 灰度化 | 第29-31页 |
| 3.4 二值化 | 第31页 |
| 3.5 形态学处理 | 第31-32页 |
| 3.6 边缘检测 | 第32-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于公路视频能见度检测技术研究 | 第37-53页 |
| 4.1 角点检测 | 第37-41页 |
| 4.1.1 基于边缘特征的角点检测 | 第37页 |
| 4.1.2 基于灰度信息的角点检测 | 第37-38页 |
| 4.1.3 Harris角点检测 | 第38-41页 |
| 4.2 三大坐标系 | 第41-43页 |
| 4.2.1 图像坐标系 | 第41-42页 |
| 4.2.2 世界坐标系 | 第42页 |
| 4.2.3 相机坐标系 | 第42-43页 |
| 4.3 相机成像的模型 | 第43-45页 |
| 4.3.1 相机的线性模型 | 第43-44页 |
| 4.3.2 相机的非线性模型 | 第44-45页 |
| 4.4 摄像机自标定方法 | 第45-51页 |
| 4.4.1 内参数 | 第45页 |
| 4.4.2 外参数 | 第45页 |
| 4.4.3 相机自标定 | 第45-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 公路摄像头标定检测结果与分析 | 第53-57页 |
| 5.1 自标定结果与分析 | 第53-55页 |
| 5.2 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
