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基于图像处理定位检测方法的研究与应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-14页
    1.1 课题研究的背景第9-11页
    1.2 国内外发展现状第11-13页
    1.3 本课题研究的任务第13页
    1.4 本文内容第13-14页
2 双目立体视觉系统的相关研究第14-24页
    2.1 双目立体视觉系统概述第14-15页
    2.2 立体匹配第15-19页
        2.2.1 立体匹配算法分类第15页
        2.2.2 匹配基元第15-16页
        2.2.3 区域匹配算法第16页
        2.2.4 特征匹配算法第16-17页
        2.2.5 约束的准则第17-18页
        2.2.6 相似性测度第18-19页
    2.3 一种快速高效的立体匹配第19-22页
        2.3.1 块匹配第19-20页
        2.3.2 引入SAD距离相似性测度第20页
        2.3.3 基于绝对误差的快速更高效块立体匹配第20-22页
    2.4 本章小结第22-24页
3 摄像机的标定第24-34页
    3.1 摄像机的标定方法分类第24-25页
    3.2 摄像机的模型第25页
    3.3 目立体视觉中坐标系和关系第25-30页
        3.3.1 视觉系统中的三个坐标系第26-27页
        3.3.2 四层坐标系的转化关系第27-30页
    3.4 非线性的针孔摄像机模型第30-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 图像处理和三维重建第34-45页
    4.1 角点第34-35页
        4.1.1 经典Harris角点检测方法第34-35页
        4.1.2 Harris角点检测验证第35页
    4.2 棋盘方格子的摄像机标定第35-40页
        4.2.1 棋盘面与单应性第36-38页
        4.2.2 棋盘角点的个数和参数的个数第38页
        4.2.3 棋盘格定标验证第38-40页
    4.3 三角测量第40-44页
        4.3.1 平行双目立体视觉的深度第42页
        4.3.2 非平行双目立体视觉的深度第42-44页
    4.4 本章小结第44-45页
5 三维重建及位置定位实验验证第45-56页
    5.1 实验平台的搭建第45-46页
    5.2 摄像机标定实验验证第46-49页
        5.2.1 实验标定第47-48页
        5.2.2 标定结果第48-49页
    5.3 立体的匹配实验第49-55页
        5.3.1 输入待匹配的一对视图第50页
        5.3.2 特征点的提取第50-51页
        5.3.3 特征点匹配第51-52页
        5.3.4 去除不符合点第52-53页
        5.3.5 修正匹配图像第53页
        5.3.6 三维重建验证第53-54页
        5.3.7 位置定位验证第54-55页
    5.4 本章小结第55-56页
6 总结和展望第56-59页
    6.1 论文工作总结第56-57页
    6.2 后续的研究工作第57页
    6.3 总结第57-59页
参考文献第59-61页
攻读硕士学位期间发表的论文第61-62页
致谢第62-65页

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