基于双目视觉的运动参数测量研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·选题意义及研究背景 | 第9页 |
| ·双目立体视觉技术 | 第9-14页 |
| ·双目立体视觉的研究现状及存在的问题 | 第10-11页 |
| ·双目立体视觉的发展趋势 | 第11-13页 |
| ·双目立体视觉的应用范围 | 第13-14页 |
| ·运动参数测量研究 | 第14-15页 |
| ·课题开发环境 OpenCV 简介 | 第15-16页 |
| ·论文研究方案与技术基础 | 第16-19页 |
| 2 摄像机标定 | 第19-31页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·摄像机模型 | 第19-22页 |
| ·小孔模型 | 第19-20页 |
| ·摄像机内参数模型 | 第20-21页 |
| ·摄像机外参数模型 | 第21-22页 |
| ·Zhang 平面模板标定方法 | 第22-26页 |
| ·2D 平面模板标定算法 | 第22-24页 |
| ·2D 平面模板标定方法 | 第24页 |
| ·标定实验 | 第24-26页 |
| ·OpenCV 标定方法 | 第26-29页 |
| ·Matlab 标定工具箱 | 第29-31页 |
| 3 双目测距的关键技术 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·预处理 | 第31-34页 |
| ·特征提取 | 第34-38页 |
| ·单尺度 Harris 角点检测 | 第34-35页 |
| ·基于差分形态分解的 Harris 角点检测 | 第35-38页 |
| ·极线校正 | 第38-39页 |
| ·立体匹配 | 第39-49页 |
| ·基于图像分割的立体匹配算法 | 第40页 |
| ·基于图像分割的改进立体匹配算法 | 第40-49页 |
| 4 运动目标位置、速度与加速度测量算法研究 | 第49-57页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·基于双目视觉的位置测量 | 第49-52页 |
| ·最小二乘法求解三维坐标值 | 第49-50页 |
| ·OpenCV 视差测距法 | 第50-52页 |
| ·基于双目视觉的运动参数测量 | 第52-57页 |
| ·传统运动参数测量算法 | 第52-54页 |
| ·简化运动参数测量算法 | 第54-57页 |
| 5 双目运动参数测量系统的实现 | 第57-73页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·系统结构 | 第57-58页 |
| ·摄像机标定实验 | 第58-67页 |
| ·运动参数测量实验 | 第67-71页 |
| ·实验结果分析 | 第71-73页 |
| 6 总结与展望 | 第73-75页 |
| ·论文总结 | 第73页 |
| ·工作展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 附录 | 第83页 |
