| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·本文研究目的及意义 | 第8页 |
| ·移动机器人双目立体视觉的研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·移动机器人双目视觉研究现状 | 第8-10页 |
| ·移动机器人双目视觉发展趋势 | 第10页 |
| ·移动机器人双目立体视觉技术简介 | 第10-12页 |
| ·图像信息的获取 | 第11页 |
| ·摄像机参数标定 | 第11页 |
| ·图像预处理和图像特征的提取 | 第11-12页 |
| ·立体匹配 | 第12页 |
| ·深度信息获取以及三维重建 | 第12页 |
| ·摄像机标定技术现状 | 第12-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第二章 图像角点检测方法 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·角点检测方法概述 | 第16-17页 |
| ·经典Harris 角点检测方法 | 第17-21页 |
| ·经典Harris 角点检测方法原理 | 第17-19页 |
| ·实验结果分析 | 第19-21页 |
| ·亚像素级改进型Harris 角点检测 | 第21-26页 |
| ·亚像素级Harris 角点检测改进方案 | 第21-25页 |
| ·实验结果分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 摄像机标定技术 | 第28-40页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·摄像机标定原理 | 第28-33页 |
| ·摄像机常用参考坐标系简介 | 第28-30页 |
| ·摄像机线性成像模型 | 第30-31页 |
| ·摄像机的畸变模型 | 第31-33页 |
| ·Zhang 的平面模板标定法 | 第33-36页 |
| ·标定实验与结果分析 | 第36-38页 |
| ·实验设计 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于智能优化的摄像机标定方法 | 第40-56页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于量子行为的粒子群优化算法简介 | 第40-45页 |
| ·经典粒子群优化算法简介 | 第41-42页 |
| ·量子粒子群优化算法基本原理 | 第42-44页 |
| ·QPSO 算法的具体运算过程 | 第44-45页 |
| ·基于智能优化的摄像机标定方法 | 第45-49页 |
| ·QPSO 算法下的摄像机标定模型 | 第46-47页 |
| ·摄像机标定中QPSO 算法的具体过程 | 第47-49页 |
| ·双目摄像机立体标定基本原理 | 第49-50页 |
| ·标定实验与结果分析 | 第50-52页 |
| ·双目立体摄像机测距试验 | 第52-55页 |
| ·双目立体摄像机测距理论简介 | 第52-53页 |
| ·双目立体摄像机测距实验 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于MATLAB GUI 的摄像机标定实验平台设计 | 第56-66页 |
| ·引言 | 第56页 |
| ·移动机器人双目立体视觉实验平台 | 第56-57页 |
| ·基于Matlab GUI 的摄像机标定界面设计 | 第57-64页 |
| ·Matlab GUI 简介 | 第57页 |
| ·基于Matlab GUI 的摄像机标定程序包界面设计 | 第57-58页 |
| ·基于Matlab GUI 的摄像机标定程序包应用实例 | 第58-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·主要工作总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文与成果 | 第72页 |
