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立体视觉中特征标志的研究及应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 课题背景和意义第14页
    1.2 立体视觉测量的国内外研究现状第14-15页
    1.3 立体视觉测量中的关键技术之一-特征标志的精确定位第15-16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
第二章 圆形特征标志的检测及定位第18-46页
    2.1 椭圆图像检测的常用算法概述第18-28页
        2.1.1 基于投票的Hough变换椭圆检测第19-22页
        2.1.2 基于最优化方法的椭圆检测算法-最小二乘的椭圆检测第22-23页
        2.1.3 其他椭圆检测算法第23-28页
    2.2 偏心分析第28-31页
    2.3 Zernike矩及基于Zernike矩的图像亚像素边缘检测原理第31-35页
    2.4 基于Zernike矩的椭圆亚像素边缘检测及椭圆中心定位第35-37页
    2.5 利用同心圆矫正偏心及同心圆中心的定位第37-44页
    2.6 本章小节第44-46页
第三章 特征标志的原理第46-64页
    3.1 特征标志图案的设计和选取方案第46-47页
    3.2 编码标志的设计原则第47-48页
    3.3 编码标志的分类第48-53页
        3.3.1 环带编码标志的设计原理及编解码第48-51页
        3.3.2 点阵编码标志的设计原理及编解码第51-53页
    3.4 本文提出的改进型点阵编码标志第53-57页
        3.4.1 改进型点阵编码标志的设计原理及编码第53-54页
        3.4.2 改进型点阵编码标志的解码第54-57页
    3.5 本文提出的基于五边形的透视不变量的编码标志第57-63页
        3.5.1 五边形编码标志的设计原理第59-61页
        3.5.2 五边形编码标志的检测和定位第61-63页
    3.6 小结第63-64页
第四章 编码标志在立体视觉测量中的应用第64-85页
    4.1 三维测量实验系统的环境及搭建第64-65页
    4.2 五边形编码标志点在实际测量中的应用第65-76页
        4.2.1 五边形编码标志的布设第65页
        4.2.2 相机定标第65-66页
        4.2.3 图像处理及特征定位第66-67页
        4.2.4 计算基础矩阵第67-69页
        4.2.5 计算外参第69-70页
        4.2.6 计算投影矩阵第70-72页
        4.2.7 计算三维空间坐标第72-73页
        4.2.8 天远系统测量值第73-74页
        4.2.9 结果分析第74-76页
        4.2.10 相关的改进方向第76页
    4.3 改进型点阵编码标志点的应用第76-83页
        4.3.1 结果分析改进型点阵编码标志的布设第76页
        4.3.2 相机定标第76-77页
        4.3.3 图像处理及特征定位第77-78页
        4.3.4 计算基础矩阵第78-79页
        4.3.5 计算外参第79-80页
        4.3.6 计算投影矩阵第80页
        4.3.7 计算三维空间坐标第80-81页
        4.3.8 天远系统测量第81-82页
        4.3.9 结果分析第82-83页
        4.3.10 相关的改进方向第83页
    4.4 本章小结第83-85页
第五章 总结与展望第85-88页
    5.1 研究工作总结第85页
    5.2 研究工作展望第85-88页
参考文献第88-92页
致谢第92-94页
作者简介第94-95页

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