| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 计算机视觉技术研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 双目视觉技术研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.3 双目视觉关键技术分析 | 第9-10页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 双目立体视觉测量系统结构及原理 | 第11-18页 |
| 2.1 刀具测量系统 | 第11-13页 |
| 2.1.1 传统刀具测量系统 | 第11-12页 |
| 2.1.2 基于双目视觉的刀具测量系统 | 第12-13页 |
| 2.1.3 人工标识 | 第13页 |
| 2.2 双目立体视觉系统结构 | 第13-14页 |
| 2.3 双目立体视觉测量原理 | 第14页 |
| 2.4 双目立体视觉测量模型 | 第14-17页 |
| 2.4.1 双目视觉摄像机几何分析 | 第14-16页 |
| 2.4.2 视差原理求解三维坐标 | 第16-17页 |
| 2.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 摄像机标定 | 第18-36页 |
| 3.1 摄像机标定坐标系 | 第18-19页 |
| 3.2 线性摄像机模型（针孔模型） | 第19-22页 |
| 3.3 摄像机畸变模型 | 第22-23页 |
| 3.4 摄像机标定方法 | 第23-32页 |
| 3.4.1 传统摄像机标定 | 第24页 |
| 3.4.2 自标定方法 | 第24页 |
| 3.4.3 主动视觉标定方法 | 第24-25页 |
| 3.4.4 平面标定方法 | 第25-29页 |
| 3.4.5 基于改进遗传算法优化摄像机标定内参数 | 第29-32页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第32-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 图像特征提取 | 第36-54页 |
| 4.1 特征提取概述 | 第36页 |
| 4.2 边缘检测 | 第36-42页 |
| 4.3 角点检测 | 第42-47页 |
| 4.4 基于Harris角点检测算法改进的研究 | 第47-53页 |
| 4.4.1 Harris角点检测算法优缺点分析 | 第47-48页 |
| 4.4.2 角点检测评判准则 | 第48页 |
| 4.4.3 基于提高Harris检测算法效率及精度的研究 | 第48-51页 |
| 4.4.4 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 位姿检测 | 第54-65页 |
| 5.1 双目视觉特征匹配方法 | 第54-55页 |
| 5.1.1 常用匹配方法 | 第54页 |
| 5.1.2 基本约束关系 | 第54-55页 |
| 5.2 基于极线约束的特征匹配 | 第55-58页 |
| 5.2.1 对极几何 | 第55-56页 |
| 5.2.2 本征矩阵和基础矩阵 | 第56-58页 |
| 5.2.3 角点匹配 | 第58页 |
| 5.3 位姿求解 | 第58-63页 |
| 5.3.1 优化坐标值 | 第58-61页 |
| 5.3.2 距离测量的实现 | 第61-62页 |
| 5.3.3 姿态测量的实现 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 6 双目测量系统及实验结果分析 | 第65-75页 |
| 6.1 双目测量系统 | 第65-67页 |
| 6.1.1 硬件组成 | 第65-67页 |
| 6.1.2 搭建测量平台 | 第67页 |
| 6.2 实验结果分析 | 第67-74页 |
| 6.2.1 摄像机标定 | 第67-69页 |
| 6.2.2 特征提取 | 第69-70页 |
| 6.2.3 特征匹配 | 第70页 |
| 6.2.4 位置求解 | 第70-72页 |
| 6.2.5 姿态求解 | 第72-74页 |
| 6.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 7 结论与展望 | 第75-77页 |
| 7.1 结论 | 第75页 |
| 7.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |