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摄像机标定算法的研究
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摄像机标定算法的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
　　1.1 研究背景与意义第10-11页
　　1.2 摄像机标定的研究现状第11-14页
　　1.3 本文主要工作与组织结构第14-16页
第2章 摄像机标定的相关理论与方法第16-30页
　　2.1 常用的四个坐标变换第16-18页
　　2.2 摄像机线性模型第18-20页
　　　　2.2.1 小孔模型第18-19页
　　　　2.2.2 摄像机内参数模型第19-20页
　　　　2.2.3 摄像机外参数模型第20页
　　2.3 摄像机非线性模型第20-21页
　　2.4 传统标定方法第21-25页
　　2.5 自标定方法第25-29页
　　2.6 本章小结第29-30页
第3章 基于改进自适应和声搜索算法的摄像机标定第30-46页
　　3.1 Zhang的平面标定法第30-32页
　　3.2 和声搜索算法第32-34页
　　3.3 改进的自适应和声搜索优化算法第34-36页
　　3.4 基于改进自适应和声搜索算法的摄像机标定过程第36-40页
　　　　3.4.1 角点检测第36-39页
　　　　3.4.2 摄像机标定的具体步骤第39-40页
　　3.5 误差分析方法第40-41页
　　3.6 实验分析第41-44页
　　　　3.6.1 实验系统第41页
　　　　3.6.2 标定模板的制作第41-42页
　　　　3.6.3 标定结果与数据分析第42-44页
　　3.7 本章小结第44-46页
第4章 基于灭点的摄像机自标定方法第46-60页
　　4.1 灭点的理论与计算第46-53页
　　　　4.1.1 灭点的理论与特性第46-47页
　　　　4.1.2 边缘检测与直线提取第47-49页
　　　　4.1.3 改进的灭点检测方法第49-53页
　　4.2 基于灭点的摄像机自标定过程第53-55页
　　　　4.2.1 基于几何特性的内参数标定过程第53-54页
　　　　4.2.2 摄像机旋转矩阵和平移向量的估计第54-55页
　　4.3 实验分析第55-59页
　　4.4 本章小结第59-60页
第5章 摄像机标定在视觉检测中的应用第60-66页
　　5.1 图像数据的采集与处理第60-63页
　　5.2 标定在检测中的应用与比较第63-65页
　　　　5.2.1 未标定的检测数据第63-64页
　　　　5.2.2 标定后的检测数据第64-65页
　　5.3 本章小结第65-66页
第6章 结论与展望第66-68页
　　6.1 本文工作总结第66-67页
　　6.2 未来工作展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
作者攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。
 
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