基于摄像机旋转的双目立体视觉在接触线覆冰监测中的应用
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 输电线路覆冰监测研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 目立体视觉研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文研究的内容 | 第17-18页 |
| 2 双目立体视觉原理和步骤 | 第18-24页 |
| 2.1 双目立体视觉原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第18-20页 |
| 2.1.2 双目立体视觉模型 | 第20-22页 |
| 2.2 目立体视觉的具体步骤 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 覆冰图像采集与基于云台装置的摄像机标定 | 第24-36页 |
| 3.1 接触线覆冰图像采集 | 第24-25页 |
| 3.1.1 摄像机的选取 | 第24-25页 |
| 3.1.2 云台装置 | 第25页 |
| 3.2 摄像机标定方法的选择 | 第25-28页 |
| 3.3 云台旋转后任意位置外参数的标定 | 第28-31页 |
| 3.4 云台摄像机标定过程 | 第31-34页 |
| 3.4.1 初始标定 | 第31-33页 |
| 3.4.2 实时标定 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 覆冰图像处理与轮廓特征的提取 | 第36-48页 |
| 4.1 图像预处理 | 第36-39页 |
| 4.1.1 彩色图像转灰度图像 | 第36页 |
| 4.1.2 图像消噪 | 第36-38页 |
| 4.1.3 增加图像对比度 | 第38-39页 |
| 4.2 覆冰边缘检测与轮廓特征提取 | 第39-47页 |
| 4.2.1 小波模极大值边缘检测算法 | 第39-42页 |
| 4.2.2 多阈值下的边缘生长 | 第42-45页 |
| 4.2.3 覆冰轮廓提取 | 第45-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 双目立体视觉下覆冰图像特征点的匹配 | 第48-56页 |
| 5.1 覆冰图像特征点匹配概述 | 第48页 |
| 5.2 极线约束原理 | 第48-50页 |
| 5.3 基于覆冰图像轮廓特征的匹配 | 第50-54页 |
| 5.3.1 上边缘的匹配过程 | 第51-52页 |
| 5.3.2 下边缘的匹配过程 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 覆冰图像三维重建与数据分析 | 第56-66页 |
| 6.1 覆冰轮廓的三维重建 | 第56页 |
| 6.2 覆冰厚度测量与冰凌长度的计算 | 第56-57页 |
| 6.3 测量结果和数据分析 | 第57-64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 7 结论与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 论文总结 | 第66页 |
| 7.2 工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 作者简历 | 第72-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
