三维重建的摄像机标定技术和多尺度空间下角点检测技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·选题依据 | 第10-11页 |
| ·问题的提出 | 第11页 |
| ·国内外发展现状 | 第11-13页 |
| ·相关工作 | 第11-13页 |
| ·主要困难和发展趋势 | 第13页 |
| ·本文主要研究内容和创新 | 第13-14页 |
| ·本文主要结构 | 第14-15页 |
| 2 三维重建技术概述 | 第15-19页 |
| ·图像获取 | 第15页 |
| ·摄像机标定 | 第15-17页 |
| ·摄像机标定相关坐标系 | 第15-16页 |
| ·摄像机标定技术 | 第16-17页 |
| ·特征检测 | 第17-18页 |
| ·立体匹配 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 3 图像预处理 | 第19-23页 |
| ·图像彩色空间 | 第19-20页 |
| ·图像增强 | 第20-22页 |
| ·图像的平滑 | 第20-21页 |
| ·图像的锐化 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 4 基于传统像机标定技术的改进标定方法 | 第23-37页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·摄像机标定技术发展现状 | 第23页 |
| ·TSAI 两步标定法 | 第23-27页 |
| ·制作标定板和获取标定图像序列 | 第24页 |
| ·特征点提取 | 第24-26页 |
| ·直接线性标定 | 第26页 |
| ·非线性优化和校正 | 第26-27页 |
| ·改进标定算法实现 | 第27-34页 |
| ·改进的标定模板 | 第27-29页 |
| ·图像的采集 | 第29-30页 |
| ·色彩空间的选择 | 第30-31页 |
| ·将所选分量二值化 | 第31页 |
| ·求解标记点的中心坐标 | 第31-32页 |
| ·对标记点排序 | 第32-33页 |
| ·特征点自动检测 | 第33-34页 |
| ·计算摄像机参数 | 第34页 |
| ·标定其他图像序列 | 第34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·摄像机标定实验 | 第34-35页 |
| ·图像幅数对标定结果的影响 | 第35-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 5 多尺度空间下对角点检测算法改进 | 第37-46页 |
| ·概述 | 第37页 |
| ·角点检测算法发展现状 | 第37-38页 |
| ·HARRIS 角点检测算子 | 第37页 |
| ·FORSTNER 角点检测算子 | 第37-38页 |
| ·SUSAN 角点检测算子 | 第38页 |
| ·多尺度空间下角点检测的改进算法 | 第38-41页 |
| ·算法实现流程 | 第38-39页 |
| ·图像预处理 | 第39页 |
| ·选取尺度空间值 | 第39-40页 |
| ·新尺度空间下检测角点 | 第40-41页 |
| ·将角点映射到原始图像 | 第41页 |
| ·角点精确定位 | 第41页 |
| ·实验结果和分析 | 第41-45页 |
| ·标准图像检测对比 | 第42-43页 |
| ·不同分辨率下进行检测 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 6 结论与展望 | 第46-47页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
