基于图像确定空间坐标方法的研究
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 常用测距方法 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的提出及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题所研究的具体任务 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的内容 | 第11-12页 |
| 第2章 基于图像确定目标空间方位方法的分析 | 第12-21页 |
| 2.1 方法的描述及基本要求 | 第12-13页 |
| 2.2 摄像机标定算法的研究 | 第13-15页 |
| 2.2.1 常用摄像机模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 摄像机标定方法的特点 | 第14页 |
| 2.2.3 摄像机标定的应用 | 第14-15页 |
| 2.3 基于立体视觉的三维重建方法 | 第15页 |
| 2.4 系统的软件构成 | 第15-20页 |
| 2.4.1 系统软件的开发环境 | 第16-17页 |
| 2.4.2 数字图像处理模块 | 第17-18页 |
| 2.4.3 系统软件的主要部分 | 第18-20页 |
| 2.5 系统的硬件构成 | 第20页 |
| 2.6 小结 | 第20-21页 |
| 第3章 摄像机定标 | 第21-34页 |
| 3.1 线性模型摄像机定标 | 第21-25页 |
| 3.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第21-23页 |
| 3.1.2 线性摄像机模型(针孔模型) | 第23-24页 |
| 3.1.3 线形模型摄像机定标 | 第24-25页 |
| 3.2 非线性模型摄像机定标 | 第25-26页 |
| 3.3 立体视觉摄像机定标 | 第26-27页 |
| 3.4 摄像机自定标技术 | 第27-28页 |
| 3.5 用最小二乘法实现摄像机定标 | 第28-33页 |
| 3.5.1 多元线性回归模型与系数的最小二乘估计 | 第28-29页 |
| 3.5.2 单摄像机定标 | 第29-31页 |
| 3.5.3 双摄像机定标 | 第31-33页 |
| 3.6 小结 | 第33-34页 |
| 第4章 图像处理模块 | 第34-47页 |
| 4.1 图像的增强 | 第34-39页 |
| 4.1.1 用直方图修改技术进行图像增强 | 第34-36页 |
| 4.1.2 对比度增强 | 第36-38页 |
| 4.1.3 图像平滑处理 | 第38页 |
| 4.1.4 图像锐化处理 | 第38-39页 |
| 4.2 边缘检测 | 第39-41页 |
| 4.2.1 微分算子法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 拉普拉斯高斯算子法 | 第40-41页 |
| 4.2.3 坎尼(Canny)算子法 | 第41页 |
| 4.3 直线提取 | 第41-43页 |
| 4.4 本文采用的图像处理方法 | 第43-46页 |
| 4.5 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 立体视觉与三维重建 | 第47-54页 |
| 5.1 立体视觉模块 | 第47-49页 |
| 5.1.1 常用立体视觉模块 | 第47-49页 |
| 5.1.2 本文主要立体视觉模块 | 第49页 |
| 5.2 基于立体视觉的空间点重建 | 第49-53页 |
| 5.2.1 简单的摄像机配置下的空间点重建 | 第50-52页 |
| 5.2.2 任意摄像机配置下的空间点重建 | 第52-53页 |
| 5.3 实现测距 | 第53-54页 |
| 第6章 算法的数据分析和实验 | 第54-61页 |
| 6.1 系统算法小结 | 第54页 |
| 6.2 实验情况 | 第54-60页 |
| 6.2.1 摄像机标定实验及结果 | 第55-58页 |
| 6.2.2 图像处理结果 | 第58-59页 |
| 6.2.3 三维重建实验及结果 | 第59-60页 |
| 6.3 结果分析 | 第60-61页 |
| 第7章 总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 摘要 | 第67-70页 |
| Abstract | 第70页 |
