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单目摄像头实时视觉定位
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单目摄像头实时视觉定位
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第一章 绪论第13-21页
　　1.1 引言第13-14页
　　1.2 视觉定位问题描述第14-15页
　　1.3 视觉定位关键技术第15-17页
　　1.4 视觉定位常用算法第17-19页
　　1.5 论文的研究内容与组织结构第19-21页
　　　　1.5.1 本文研究的主要内容第19页
　　　　1.5.2 本文的组织结构第19-21页
第二章 视觉定位体系结构第21-24页
　　2.1 本文的视觉定位体系结构第21-22页
　　2.2 双CPU 架构的并行算法设计第22-23页
　　2.3 本章小结第23-24页
第三章 目标识别系统第24-44页
　　3.1 目标识别问题第24-25页
　　　　3.1.1 常用物体特征表示第24-25页
　　3.2 基于不变特征的目标识别算法第25-26页
　　3.3 HARRIS-SIFT 特征提取算子第26-33页
　　　　3.3.1 SIFT 算法流程第26-29页
　　　　3.3.2 SIFT 算法问题分析第29-31页
　　　　3.3.3 Harris-SIFT第31-33页
　　3.4 目标数据库第33页
　　3.5 特征匹配第33-38页
　　　　3.5.1 近似最近邻居搜索(ANN)第35-38页
　　3.6 模式识别第38-42页
　　　　3.6.1 仿射检验与去除误匹配第38-41页
　　　　3.6.2 评估和识别第41-42页
　　3.7 多目标识别第42-43页
　　3.8 本章小结第43-44页
第四章 实时跟踪和定位算法第44-70页
　　4.1 视觉定位问题第44-47页
　　　　4.1.1 立体视觉三维重建技术第44-46页
　　　　4.1.2 基于图像序列的三维重建技术第46-47页
　　4.2 KLT 特征跟踪第47-50页
　　　　4.2.1 KLT 算子原理第47-49页
　　　　4.2.2 特征跟踪第49-50页
　　4.3 仿射检验第50-51页
　　4.4 识别跟踪的同步第51-55页
　　　　4.4.1 双线程任务划分第52-53页
　　　　4.4.2 同步机制第53-55页
　　4.5 摄像机标定第55-61页
　　　　4.5.1 摄像机成像模型第55-59页
　　　　4.5.2 摄像机标定方法第59-61页
　　　　4.5.3 基于成像模型的三维坐标计算第61页
　　4.6 POSIT 算法描述第61-66页
　　　　4.6.1 问题描述第62-63页
　　　　4.6.2 缩放正交投影(Scaled Orthographic Projection, SOP)第63-65页
　　　　4.6.3 POSIT 算法步骤第65页
　　　　4.6.4 平面POSIT 算法第65-66页
　　4.7 实时定位算法分析第66-69页
　　　　4.7.1 算法流程第66-67页
　　　　4.7.2 算法分析第67-69页
　　4.8 本章小结第69-70页
第五章 实验研究与结果分析第70-87页
　　5.1 实验方案的研究第70页
　　5.2 HARRIS-SIFT 特征提取算法第70-77页
　　　　5.2.1 评价体系第70-73页
　　　　5.2.2 测试图像第73页
　　　　5.2.3 评估实验第73-76页
　　　　5.2.4 结果分析第76-77页
　　5.3 基于HARRIS-SIFT 的目标识别算法第77-79页
　　　　5.3.1 实验内容第77-79页
　　　　5.3.2 结果分析第79页
　　5.4 实时视觉定位实验第79-85页
　　　　5.4.1 摄像机标定第79-80页
　　　　5.4.2 测试图像第80-82页
　　　　5.4.3 实时定位实验第82-85页
　　　　5.4.4 结论第85页
　　5.5 本章小结第85-87页
第六章 总结和展望第87-90页
　　6.1 全文总结第87页
　　6.2 未来研究方向第87-90页
参考文献第90-96页
致谢第96-97页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第97页
作者在攻读硕士学位期间参加的科研工作第97页

本篇论文共97页，点击这进入下载页面。
 
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