双目立体视觉在反求工程中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-21页 |
| ·反求工程概述 | 第8-13页 |
| ·反求工程的基本概念及应用 | 第8-11页 |
| ·反求工程中的原型数字化技术 | 第11-13页 |
| ·课题的提出 | 第13-14页 |
| ·课题的研究意义及国内外研究状况 | 第14-19页 |
| ·课题的研究意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·论文的主要内容 | 第19-21页 |
| 2 双目立体视觉的基本原理及实验系统构成 | 第21-28页 |
| ·双目立体视觉的基本原理 | 第21-22页 |
| ·双目立体视觉系统结构 | 第22-26页 |
| ·双目立体视觉系统结构形式 | 第22-24页 |
| ·双目立体视觉系统的组成 | 第24-26页 |
| ·由两台CMOS摄像机构建的双目立体视觉实验系统 | 第26-28页 |
| 3 双目立体视觉中的摄像机标定技术研究 | 第28-50页 |
| ·立体视觉中的摄像机透视投影模型 | 第28-32页 |
| ·计算机视觉系统中的坐标系 | 第28-30页 |
| ·针孔成像模型 | 第30-31页 |
| ·非线性模型 | 第31-32页 |
| ·基本的摄像机标定方法 | 第32-33页 |
| ·线性标定方法 | 第32页 |
| ·非线性标定方法 | 第32页 |
| ·两步法 | 第32-33页 |
| ·本文采用的双目立体视觉系统标定方法 | 第33-44页 |
| ·双目立体视觉系统结构参数计算 | 第33页 |
| ·本文采用的标定方法 | 第33-38页 |
| ·双目立体视觉系统标定的MATLAB实现 | 第38-42页 |
| ·几种标定方法的比较 | 第42-44页 |
| ·神经网络在双目立体视觉摄像机标定中的应用 | 第44-50页 |
| ·BP神经网络设计 | 第44-46页 |
| ·BP网络训练与仿真 | 第46-48页 |
| ·两类标定方法的比较 | 第48-50页 |
| 4 双目立体视觉中的图像预处理方法 | 第50-64页 |
| ·图像平滑 | 第50-53页 |
| ·均值滤波 | 第50-51页 |
| ·高斯滤波 | 第51-52页 |
| ·中值滤波 | 第52-53页 |
| ·对比度增强 | 第53-55页 |
| ·边缘检测 | 第55-62页 |
| ·Harris角点检测 | 第62-64页 |
| 5 双目立体视觉中的立体匹配方法研究 | 第64-83页 |
| ·双目立体视觉中的极线约束 | 第64-66页 |
| ·立体匹配的内容 | 第66-68页 |
| ·立体匹配的基本方法 | 第68-70页 |
| ·基于面积的匹配 | 第68-69页 |
| ·基于特征的匹配 | 第69-70页 |
| ·基于SIFT特征的匹配算法研究 | 第70-79页 |
| ·SIFT算法主要思想与特点 | 第70-71页 |
| ·SIFT算法详细描述 | 第71-76页 |
| ·匹配实验 | 第76-79页 |
| ·基于角点特征的匹配方法研究 | 第79-83页 |
| ·基于角点特征的匹配方法处理过程 | 第79页 |
| ·匹配实验 | 第79-83页 |
| 6 双目立体视觉中的三维信息恢复 | 第83-90页 |
| ·空间点三维坐标计算 | 第83-86页 |
| ·计算公式推导 | 第83-84页 |
| ·三维信息恢复实验 | 第84-86页 |
| ·反求工程中的曲面重建技术 | 第86-90页 |
| ·曲面重建方法概述 | 第86-88页 |
| ·三角曲面重建方法 | 第88页 |
| ·人工神经网络在曲面重建中的应用 | 第88-90页 |
| 7 总结与展望 | 第90-92页 |
| ·研究工作总结 | 第90-91页 |
| ·研究工作展望 | 第91-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-96页 |
| 附录：作者攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第96页 |
