基于双目视觉的未知环境下农田障碍物检测技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·双目视觉的研究现状 | 第11-12页 |
| ·障碍物检测技术的研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 双目视觉系统原理与构建 | 第16-22页 |
| ·双目视觉系统基本原理 | 第16-18页 |
| ·双目视觉模型 | 第16页 |
| ·景深测量原理 | 第16-17页 |
| ·实现步骤 | 第17-18页 |
| ·总计设计方案 | 第18页 |
| ·硬件平台 | 第18-20页 |
| ·图像传感器的选择 | 第19页 |
| ·视觉处理器 | 第19-20页 |
| ·软件平台 | 第20页 |
| ·开发平台 | 第20页 |
| ·图像采集 | 第20页 |
| ·图像处理 | 第20页 |
| ·设计参数对精度的影响 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 双目视觉系统标定与校正 | 第22-35页 |
| ·摄像机标定的基本理论 | 第22-26页 |
| ·视觉坐标系统 | 第22-24页 |
| ·摄像机成像模型 | 第24-26页 |
| ·极线几何约束 | 第26页 |
| ·摄像机标定方法 | 第26-27页 |
| ·传统标定方法 | 第26-27页 |
| ·自标定方法 | 第27页 |
| ·张正友标定方法 | 第27页 |
| ·双目摄像机成像模型 | 第27页 |
| ·摄像机标定实验 | 第27-32页 |
| ·标定设备 | 第28页 |
| ·标定步骤 | 第28-29页 |
| ·标定结果 | 第29-31页 |
| ·标定精度分析 | 第31-32页 |
| ·双目校正 | 第32-34页 |
| ·基于 Bouguet 算法的双目校正 | 第32-33页 |
| ·校正实验 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 立体匹配 | 第35-45页 |
| ·视差图理论 | 第35页 |
| ·立体匹配关键要素 | 第35-38页 |
| ·匹配基本约束 | 第35-36页 |
| ·匹配基元的选择 | 第36-37页 |
| ·相似性度量因子 | 第37页 |
| ·匹配窗口的选择 | 第37-38页 |
| ·加速的区域立体匹配算法 | 第38-40页 |
| ·多分辨率匹配 | 第38-39页 |
| ·盒滤波加速技术 | 第39-40页 |
| ·区域立体匹配改进算法的 OpenCV 实现 | 第40-42页 |
| ·待匹配点的减少 | 第40页 |
| ·视差搜索范围的缩小 | 第40-41页 |
| ·匹配提纯 | 第41页 |
| ·改进的立体匹配算法整体框架 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于双目视觉的农田障碍物检测 | 第45-53页 |
| ·系统框架 | 第45页 |
| ·基于视差图的障碍物检测算法 | 第45-47页 |
| ·区域标记 | 第47-49页 |
| ·障碍物三维信息获取 | 第49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·基于视差图的障碍物识别 | 第49-50页 |
| ·障碍物定位 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-54页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
