基于计算机立体视觉的标靶跟踪技术
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 直接匹配法 | 第8页 |
| 1.2.2 结构光扫描法 | 第8-9页 |
| 1.2.3 三维重建领域的热点问题 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的概览 | 第10-13页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第10页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 立体视觉与三维重建的相关知识 | 第13-23页 |
| 2.1 立体视觉概念 | 第13-14页 |
| 2.2 数字影像传感器 | 第14-15页 |
| 2.3 相机成像原理与基本参数 | 第15-18页 |
| 2.3.1 相机的成像原理简介 | 第15-16页 |
| 2.3.2 相机内参数 | 第16-18页 |
| 2.3.3 相机外参数 | 第18页 |
| 2.4 数字图像基本原理 | 第18-20页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第18-19页 |
| 2.4.2 灰度图像的梯度 | 第19-20页 |
| 2.5 基于立体影像的三维重建过程 | 第20-23页 |
| 2.5.1 采集相机跟踪定位 | 第21-23页 |
| 第三章 图像中标靶的识别与圆心求解算法 | 第23-33页 |
| 3.1 概述 | 第23-24页 |
| 3.2 分块灰度化与自动对比度算法 | 第24-25页 |
| 3.2.1 分块灰度化算法 | 第24页 |
| 3.2.2 自动对比度调整算法 | 第24-25页 |
| 3.3 坎尼算法 | 第25-28页 |
| 3.3.1 概述 | 第25页 |
| 3.3.2 高斯平滑 | 第25-26页 |
| 3.3.3 计算图像的梯度 | 第26页 |
| 3.3.4 对图像幅值应用非最大抑制 | 第26-27页 |
| 3.3.5 用双阈值处理和链接分析检测并连接边缘 | 第27-28页 |
| 3.4 HSCP边缘细化算法 | 第28页 |
| 3.5 椭圆拟合及参数反算 | 第28-31页 |
| 3.5.1 椭圆一般方程的拟合算法 | 第28-30页 |
| 3.5.2 椭圆标准方程参数反演推算 | 第30-31页 |
| 3.6 实验结果与本章小结 | 第31-33页 |
| 3.6.1 实验结果与分析 | 第31-32页 |
| 3.6.2 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 标靶的全局搜索方法 | 第33-41页 |
| 4.1 概述 | 第33页 |
| 4.2 全局椭圆搜索算法 | 第33-35页 |
| 4.2.1 连通边缘提取 | 第33-34页 |
| 4.2.2 椭圆图形评价 | 第34-35页 |
| 4.3 基于运动矢量的连续定位算法 | 第35-36页 |
| 4.3.1 运动矢量介绍 | 第35-36页 |
| 4.3.2 运动矢量的计算 | 第36页 |
| 4.4 椭圆的邻近探测算法 | 第36-37页 |
| 4.5 实验结果与本章小结 | 第37-41页 |
| 4.5.1 数值实验及结果分析 | 第37-39页 |
| 4.5.2 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 单相机空间定位方法 | 第41-49页 |
| 5.1 概述 | 第41页 |
| 5.2 传统空间定位算法 | 第41-43页 |
| 5.3 基于距离约束的标靶的空间定位算法 | 第43-45页 |
| 5.3.1 光路直线的参数方程形式 | 第43-44页 |
| 5.3.2 距离约束参数方程的求解 | 第44-45页 |
| 5.4 采集相机的外方位参数解算 | 第45-48页 |
| 5.4.1 齐次三维坐标变换概念 | 第45-47页 |
| 5.4.2 求解三维坐标变换矩阵 | 第47-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 论文总结 | 第49页 |
| 6.2 不足与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
