| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 我国道路交通及交通事故发展概况 | 第8-10页 |
| 1.2 交通事故现场摄影图像三维重建的研究进展 | 第10-12页 |
| 1.2.1 二维方法 | 第11页 |
| 1.2.2 三维方法 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 摄影图像三维重建原理 | 第13-23页 |
| 2.1 照相机成像数学模型 | 第13-17页 |
| 2.1.1 线性变换成像模型 | 第13-16页 |
| 2.1.2 非线性成像模型 | 第16-17页 |
| 2.2 摄影图像三维重建原理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 空间点三维重建理论基础 | 第17-20页 |
| 2.2.2 空间直线三维重建理论基础 | 第20-21页 |
| 2.2.3 空间二次曲线三维重建理论基础 | 第21-22页 |
| 2.3 小结 | 第22-23页 |
| 第三章 交通事故摄影图像的边缘检测方法 | 第23-38页 |
| 3.1 图像边缘分类 | 第23页 |
| 3.2 阶跃边缘检测 | 第23-31页 |
| 3.2.1 边缘检测准则 | 第24-25页 |
| 3.2.2 无限对称指数滤波器(ＩＳＥＦ)(沈俊算子) | 第25-27页 |
| 3.2.3 非极大值抑制、阈值化和边缘连接 | 第27-28页 |
| 3.2.4 阶跃边缘检测实例 | 第28-31页 |
| 3.3 脊线边缘检测 | 第31-37页 |
| 3.3.1 无限脉冲响应(ＩＩＲ)滤波器 | 第31-33页 |
| 3.3.2 脊线边缘检测的递推实现 | 第33-34页 |
| 3.3.3 脊线边缘检测实例 | 第34-37页 |
| 3.4 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 交通事故摄影图像的直线检测方法 | 第38-51页 |
| 4.1 直线检测方法概述 | 第38-39页 |
| 4.2 边缘链码检测 | 第39-41页 |
| 4.2.1 Ｆｒｅｅｍａｎ 链码 | 第39-40页 |
| 4.2.2 链码检测算法 | 第40-41页 |
| 4.3 角点检测 | 第41-45页 |
| 4.4 直线链码判断 | 第45-46页 |
| 4.5 直线参数化与直线连接 | 第46-48页 |
| 4.6 直线检测实例 | 第48-50页 |
| 4.7 小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于改进聚类方法的现场标定参考点识别 | 第51-61页 |
| 5.1 标定点的设置 | 第51-53页 |
| 5.2 标定直线段稳健动态聚类及识别方法 | 第53-58页 |
| 5.2.1 聚类分析基础 | 第54页 |
| 5.2.2 标定直线聚类分析的测度与准则 | 第54-56页 |
| 5.2.3 动态聚类法的改进及直线稳健聚类 | 第56页 |
| 5.2.4 直线聚类中心排序与标定直线的选择 | 第56-57页 |
| 5.2.5 标定直线识别程序框图 | 第57-58页 |
| 5.3 标定直线排序与标定点识别 | 第58-60页 |
| 5.4 小结 | 第60-61页 |
| 第六章 基于现场标定参考点识别的现场标定及重建 | 第61-91页 |
| 6.1 摄影图像标定误差分析方法 | 第61-62页 |
| 6.1.1 三维重建误差分析方法 | 第61-62页 |
| 6.1.2 二维投影误差分析方法 | 第62页 |
| 6.2 事故现场摄影图像的标定方法 | 第62-69页 |
| 6.2.1 最小二乘法线性标定方法 | 第62-63页 |
| 6.2.2 基于误差统计的标定点优选线性标定方法 | 第63页 |
| 6.2.3 考虑径向畸变的非线性标定方法 | 第63-65页 |
| 6.2.4 ＲＡＣ 两步标定方法 | 第65-69页 |
| 6.3 通过变换矩阵分解照相机内外参数 | 第69-71页 |
| 6.4 普通相机的室内标定与重建实验及其分析 | 第71-87页 |
| 6.3.1 最小二乘法线性标定实验及误差 | 第72-75页 |
| 6.3.2 基于误差统计的标定点优选标定方法的实验及误差 | 第75-78页 |
| 6.3.3 非线性标定方法的实验及误差 | 第78-81页 |
| 6.3.4 ＲＡＣ 两步法标定的实验及分析 | 第81-85页 |
| 6.3.5 室内标定及重建实验分析 | 第85-87页 |
| 6.5 模拟事故现场重建实验及分析 | 第87-89页 |
| 6.6 小结 | 第89-91页 |
| 第七章 对极几何约束与特征点对应匹配 | 第91-109页 |
| 7.1 对极几何与基础矩阵 | 第91-92页 |
| 7.2 基础矩阵的估计方法 | 第92-97页 |
| 7.2.1 八点算法 | 第92-95页 |
| 7.2.2 线性迭代法 | 第95页 |
| 7.2.3 非线性优化方法 | 第95-96页 |
| 7.2.4 最小中值二乘法 | 第96-97页 |
| 7.3 基础矩阵参数估计实验 | 第97-99页 |
| 7.4 特征点检测与对应匹配 | 第99-108页 |
| 7.4.1 特征点检测 | 第99-103页 |
| 7.4.2 特征点对应匹配 | 第103-107页 |
| 7.4.3 特征点对应匹配实验 | 第107-108页 |
| 7.5 小结 | 第108-109页 |
| 第八章 基于基础矩阵的现场重建方法研究 | 第109-125页 |
| 8.1 基于基础矩阵的现场重建理论基础 | 第109-112页 |
| 8.2 基于基础矩阵的现场三维重建流程 | 第112-114页 |
| 8.3 基于基础矩阵的现场重建实验 | 第114-124页 |
| 8.3.1 室内三维点的重建实验 | 第114-119页 |
| 8.3.2 模拟事故现场的三维重建实验 | 第119-124页 |
| 8.4 小结 | 第124-125页 |
| 第九章 全文总结及研究展望 | 第125-128页 |
| 9.1 全文总结 | 第125-127页 |
| 9.2 研究展望 | 第127-128页 |
| 附录一 室内标定实验标定参考点三维坐标(ＭＭ) | 第128-129页 |
| 附录二 室外现场实验标定参考点三维坐标(ＭＭ) | 第129-130页 |
| 附录三 内部参数计算所用图像 | 第130-132页 |
| 附录四 交通事故摄影图像三维重建软件简介 | 第132-135页 |
| 参考文献 | 第135-141页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文、获得的专利及奖励 | 第141-142页 |
| 发表的论文 | 第141页 |
| 获得的专利 | 第141页 |
| 获得的奖励 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 摘要 | 第143-146页 |
| ABSTRACT | 第146页 |