基于双目立体视觉拟人机器人定位关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| §1-1 引言 | 第9-10页 |
| §1-2 双目立体视觉研究现状 | 第10-13页 |
| 1-2-1 Marr 的计算机视觉理论框架 | 第10-12页 |
| 1-2-2 国外双目立体视觉的发展 | 第12页 |
| 1-2-3 国内双目立体视觉的发展 | 第12-13页 |
| §1-3 立体视觉研究存在的问题与发展趋势 | 第13-14页 |
| §1-4 课题研究背景及意义 | 第14页 |
| §1-5 论文研究内容与结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 摄像机标定 | 第15-36页 |
| §2-1 摄像机标定的基本理论 | 第15-21页 |
| 2-1-1 摄像机工作原理 | 第15页 |
| 2-1-2 摄像机模型 | 第15-16页 |
| 2-1-3 摄像机畸变模型 | 第16-17页 |
| 2-1-4 摄像机标定中常用的坐标系 | 第17-18页 |
| 2-1-5 需要标定的参数 | 第18-19页 |
| 2-1-6 线性模型的坐标变换关系 | 第19-21页 |
| §2-2 典型的摄像机标定方法 | 第21-23页 |
| 2-2-1 传统的摄像机标定方法 | 第21-23页 |
| 2-2-2 摄像机自标定方法 | 第23页 |
| §2-3 双目立体视觉摄像机标定 | 第23-25页 |
| §2-4 本课题使用的摄像机标定方法 | 第25-35页 |
| 2-4-1 多元线性回归模型与系数的最小二乘估计 | 第25-26页 |
| 2-4-2 单摄像机标定原理 | 第26-27页 |
| 2-4-3 摄像机标定的实现 | 第27-34页 |
| 2-4-4 双摄像机的标定 | 第34-35页 |
| §2-5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 立体匹配与目标点三维信息的获取 | 第36-46页 |
| §3-1 立体匹配的内容 | 第36-39页 |
| 3-1-1 匹配基元的选择 | 第36-37页 |
| 3-1-2 匹配准则 | 第37页 |
| 3-1-3 立体匹配方法 | 第37-39页 |
| §3-2 本论文采用的立体匹配算法 | 第39-41页 |
| 3-2-1 基于形心的特征点匹配 | 第39-40页 |
| 3-2-2 区域匹配 | 第40-41页 |
| §3-3 双目立体视觉系统 | 第41-45页 |
| 3-3-1 双目立体视觉基本原理 | 第41-42页 |
| 3-3-2 双目立体视觉模型 | 第42-45页 |
| 3-3-3 实现测距 | 第45页 |
| §3-4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 音频视频信息融合的人脸跟踪 | 第46-55页 |
| §4-1 人物跟踪概述 | 第46页 |
| §4-2 音频跟踪方法介绍 | 第46-47页 |
| §4-3 自顶向下视频跟踪方法介绍 | 第47-49页 |
| §4-4 音频视频结合的人脸跟踪算法 | 第49-54页 |
| 4-4-1 音频跟踪 | 第50-51页 |
| 4-4-2 视频跟踪 | 第51页 |
| 4-4-3 信息融合和权值调整 | 第51-54页 |
| §4-5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 实验系统建立与结果分析 | 第55-64页 |
| §5-1 系统算法小结 | 第55页 |
| §5-2 摄像机标定实验及结果 | 第55-61页 |
| 5-2-1 系统的基本组成 | 第55页 |
| 5-2-2 实验环境的建立 | 第55-56页 |
| 5-2-3 实验步骤 | 第56-57页 |
| 5-2-4 标定实验结果与分析 | 第57-61页 |
| §5-3 空间点三维重建实验与结果 | 第61-63页 |
| §5-4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
