| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1．1 概述 | 第10-11页 |
| 1．2 国内外立体视觉的发展 | 第11-13页 |
| 1．2．1 国外立体视觉的发展 | 第11-12页 |
| 1．2．2 国内立体视觉的发展 | 第12-13页 |
| 1．3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 相机标定 | 第14-31页 |
| 2．1 数码相机成像的几何模型 | 第14-17页 |
| 2．1．1 坐标系的定义 | 第14-16页 |
| 2．1．2 成像关系的推导 | 第16-17页 |
| 2．2 数码相机的标定 | 第17-26页 |
| 2．2．1 数码相机内部参数的标定 | 第17-21页 |
| 2．2．2 数码相机外部参数的标定 | 第21-26页 |
| 2．3 空间点的三维重建 | 第26-30页 |
| 2．3．1 三维重建的模型 | 第26-29页 |
| 2．3．2 点三维重建的实验及结果分析 | 第29-30页 |
| 2．4 小结 | 第30-31页 |
| 3 图像预处理 | 第31-42页 |
| 3．1 图像灰度化 | 第31-32页 |
| 3．2 图像平滑与滤波 | 第32-35页 |
| 3．3 图像分割 | 第35-41页 |
| 3．3．1 图像分割方法的分类 | 第35-37页 |
| 3．3．2 基于阈值的分割算法 | 第37-38页 |
| 3．3．3 一种改进的基于二维灰度直方图阈值方法 | 第38-41页 |
| 3．4 小结 | 第41-42页 |
| 4 边缘特征点提取 | 第42-49页 |
| 4．1 常用算法 | 第42-46页 |
| 4．1．1 基于一阶微分的边缘检测算子 | 第42-44页 |
| 4．1．2 二阶微分算子 | 第44-46页 |
| 4．2 边缘检测算子的选取 | 第46-47页 |
| 4．3 小结 | 第47-49页 |
| 5 立体匹配 | 第49-61页 |
| 5．1 立体图像匹配原理 | 第49-50页 |
| 5．2 匹配的约束条件 | 第50-52页 |
| 5．3 匹配方法的分类 | 第52-55页 |
| 5．3．1 基于特征的匹配 | 第52-53页 |
| 5．3．2 基于区域的匹配 | 第53-55页 |
| 5．3．3 基于相位的匹配 | 第55页 |
| 5．4 基于特征和相位联合匹配的方法 | 第55-60页 |
| 5．4．1 问题的提出 | 第55-57页 |
| 5．4．2 基于特征和相位联合匹配的方法 | 第57-59页 |
| 5．4．3 实验结果及分析 | 第59-60页 |
| 5．5 小结 | 第60-61页 |
| 6 三维重建 | 第61-75页 |
| 6．1 视差原理 | 第61-62页 |
| 6．2 空间点的重建 | 第62-63页 |
| 6．3 利用 QpenGL实现三维物体重建 | 第63-74页 |
| 6．3．1 MFC开发QpenGL | 第65-66页 |
| 6．3．2 QpenGL在三维数据可视化中的作用 | 第66-70页 |
| 6．3．3 基于 QpenGL的三维图形显示的具体实现 | 第70-74页 |
| 6．4 小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第81页 |