基于单目视觉的相机运动估计和三维重建算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 辅助驾驶系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究的目的 | 第13页 |
| 1.3.2 研究的意义 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 本文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 摄像机成像原理及单应性矩阵 | 第16-26页 |
| 2.1 摄像机成像原理 | 第16-21页 |
| 2.1.1 坐标系的建立 | 第16-19页 |
| 2.1.2 摄像机的成像模型 | 第19-21页 |
| 2.2 单应性矩阵及其估计算法 | 第21-24页 |
| 2.3 基于单目视觉的运动分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 特征点检测及匹配 | 第26-36页 |
| 3.1 特征点检测 | 第26-28页 |
| 3.2 特征点匹配 | 第28-35页 |
| 3.2.1 图像窗口亮度比较 | 第28-29页 |
| 3.2.2 一般光流的约束方程 | 第29-30页 |
| 3.2.3 Lucas-Kanade特征点跟踪 | 第30-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 三维重建算法研究 | 第36-49页 |
| 4.1 三维重建简介 | 第36页 |
| 4.2 运动参数 | 第36-45页 |
| 4.2.1 单应性矩阵的估计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 运动参数的求解 | 第37-40页 |
| 4.2.3 校准运动参数 | 第40-41页 |
| 4.2.4 Kalman滤波对运动参数优化 | 第41-43页 |
| 4.2.5 优化运动参数预处理 | 第43-44页 |
| 4.2.6 特征点三维坐标重建 | 第44-45页 |
| 4.3 单目视觉三维重建 | 第45-47页 |
| 4.3.1 坐标系建立 | 第45-46页 |
| 4.3.2 相机外参 | 第46页 |
| 4.3.3 旋转矩阵 | 第46页 |
| 4.3.4 平移向量 | 第46-47页 |
| 4.4 重建结果 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-52页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
