| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 计算机视觉技术的国内外现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 视觉测量相关理论简介 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 相机成像模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 线性相机模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 非线性相机模型 | 第19-20页 |
| 2.3 立体视觉 | 第20-23页 |
| 2.3.1 立体视觉简介 | 第20页 |
| 2.3.2 双目视觉的研究步骤 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 复杂型面叶轮片视觉检测理论与方法 | 第24-46页 |
| 3.1 平滑滤波 | 第24-27页 |
| 3.1.1 领域平均法 | 第24-25页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第25-26页 |
| 3.1.3 自适应中值滤波 | 第26-27页 |
| 3.2 张正友的平面标定方法 | 第27-29页 |
| 3.3 角点检测 | 第29-34页 |
| 3.3.1 Moravec角点检测算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 Harris角点检测算法 | 第31-34页 |
| 3.4 三维重建的一般方法 | 第34-36页 |
| 3.4.1 平行放置的双目视觉平台的三维重建 | 第34-35页 |
| 3.4.2 任意放置的双目视觉平台的三维重建 | 第35-36页 |
| 3.5 对一般方法的改进——公垂线中点法 | 第36-39页 |
| 3.6 NURBS曲线曲面的理论基础 | 第39-45页 |
| 3.6.1 B样条基函数的定义 | 第39-41页 |
| 3.6.2 B样条曲线的定义 | 第41-42页 |
| 3.6.3 B样条曲线的反算 | 第42-44页 |
| 3.6.4 B样条曲面的定义 | 第44-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于水轮机叶片的双目视觉测量实验验证与分析 | 第46-72页 |
| 4.1 水轮机叶片双目视觉实验环境 | 第46-47页 |
| 4.1.1 硬件环境 | 第46页 |
| 4.1.3 软件环境 | 第46-47页 |
| 4.2 图像预处理模块 | 第47-49页 |
| 4.2.1 领域平均法 | 第47-48页 |
| 4.2.2 中值滤波 | 第48-49页 |
| 4.2.3 自适应中值滤波 | 第49页 |
| 4.3 水轮机叶片中的摄像头标定模块 | 第49-53页 |
| 4.4 特征提取模块 | 第53-59页 |
| 4.5 水轮机叶片立体匹配模块 | 第59-61页 |
| 4.6 三维测量与水轮机叶片重建模块 | 第61-71页 |
| 4.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 在校期间发表的论文、科研成果 | 第79-80页 |