基于双目视觉和差分校正的边坡滑移测量技术研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于传感器的滑坡测量研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 基于图像分析的滑坡测量研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容与组织结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 双目视觉系统数字模型 | 第18-35页 |
| 2.1 双目视觉基本原理 | 第18-19页 |
| 2.2 摄像机成像模型 | 第19-25页 |
| 2.2.1 坐标系定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 针孔模型 | 第20-23页 |
| 2.2.3 非线性畸变 | 第23-25页 |
| 2.3 摄像机标定 | 第25-31页 |
| 2.3.1 摄像机常见标定方法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 相机内、外参数求解 | 第27-30页 |
| 2.3.3 相机畸变系数求解 | 第30-31页 |
| 2.4 双目摄像机标定与三维坐标计算 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 标志物识别定位与差分校正 | 第35-54页 |
| 3.1 标志物设计 | 第35-38页 |
| 3.1.1 标志物分类 | 第35-36页 |
| 3.1.2 标志物类型选择 | 第36-37页 |
| 3.1.3 标志物颜色与大小 | 第37页 |
| 3.1.4 标志物的布置原则 | 第37-38页 |
| 3.2 标志物识别与定位 | 第38-48页 |
| 3.2.1 图像预处理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 标志物识别 | 第40-42页 |
| 3.2.3 形态学滤波 | 第42-44页 |
| 3.2.4 边缘检测 | 第44-46页 |
| 3.2.5 标志物定位 | 第46-47页 |
| 3.2.6 标志物编号 | 第47-48页 |
| 3.3 标志物差分校正 | 第48-53页 |
| 3.3.1 摄像机偏转分析 | 第49-51页 |
| 3.3.2 差分校正原理 | 第51-52页 |
| 3.3.3 差分校正流程 | 第52-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 边坡滑移测量技术与实验 | 第54-67页 |
| 4.1 边坡滑移测量技术 | 第54-55页 |
| 4.2 实验环境和设备 | 第55-58页 |
| 4.3 摄像机标定实验 | 第58-60页 |
| 4.4 标志物识别与定位实验 | 第60-62页 |
| 4.5 相对距离测量实验 | 第62-63页 |
| 4.6 差分校正实验 | 第63-65页 |
| 4.7 模拟边坡监测实验 | 第65-66页 |
| 4.8 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 总结 | 第67页 |
| 5.2 展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第74页 |
