| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 计算机视觉的概述 | 第10-11页 |
| 1.2 课题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 摄像机标定的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 立体匹配的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 立体视觉的基本理论 | 第16-22页 |
| 2.1 摄像机成像模型与参考坐标系 | 第16-17页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第16页 |
| 2.1.2 立体视觉中常用的参考坐标系 | 第16-17页 |
| 2.2 摄像机成像过程与畸变模型 | 第17-20页 |
| 2.2.1 摄像机成像过程 | 第17-18页 |
| 2.2.2 摄像机畸变模型 | 第18-20页 |
| 2.3 畸变校正 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 角点提取与摄像机参数标定 | 第22-42页 |
| 3.1 张正友标定法 | 第22-24页 |
| 3.2 棋盘格角点提取算法 | 第24-34页 |
| 3.2.1 常用的棋盘格角点提取算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 一种改进的基于Hessian矩阵的棋盘格角点提取算法 | 第25-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 实验器材 | 第34-35页 |
| 3.3.2 棋盘格角点提取实验结果 | 第35-38页 |
| 3.3.3 棋盘格角点排序实验结果 | 第38-39页 |
| 3.3.4 参数标定实验结果 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 特征点立体匹配 | 第42-57页 |
| 4.1 常用的角点提取算法 | 第42-43页 |
| 4.2 SIFT算法 | 第43-48页 |
| 4.2.1 尺度空间的建立 | 第43-45页 |
| 4.2.2 极值点检测及位置精确 | 第45-46页 |
| 4.2.3 特征描述子生成 | 第46-48页 |
| 4.3 改进的Harris-SIFT算法 | 第48-51页 |
| 4.3.1 改进的Harris算子 | 第48-49页 |
| 4.3.2 尺度因子分配策略 | 第49-51页 |
| 4.3.3 描述子生成 | 第51页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 图像角点提取实验结果 | 第51-52页 |
| 4.4.2 图像特征匹配实验结果 | 第52-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |