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基于轮廓识别的机器人可变视角障碍物检测方法研究
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基于轮廓识别的机器人可变视角障碍物检测方法研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-12页
第1章 绪论
第12-23页
· 课题背景及意义
第12-15页
· 基于视觉的障碍物检测国内外发展现状
第15-17页
· 立体视觉
第17-20页
· 立体视觉概述
第17页
· 双目立体视觉的研究内容
第17-20页
· 拼接技术概述
第20页
· 二维拼接技术概述
第20页
· 三维拼接技术概述
第20页
· 课题的研究内容及安排
第20-23页
第2章 双目立体视觉系统标定
第23-39页
· 摄像机模型
第23-26页
· 小孔模型
第23-24页
· 摄像机内参数模型
第24-26页
· 摄像机外参数模型
第26页
· 摄像机标定方法
第26-31页
· 传统标定技术
第27-28页
· 张正友标定技术
第28-31页
· 立体标定
第31-32页
· 双目立体视觉系统构建
第32-33页
· 硬件平台
第32页
· 软件平台
第32-33页
· 双目立体视觉系统标定的实验结果及分析
第33-37页
· 本章小结
第37-39页
第3章 图像预处理
第39-61页
· 图像滤波
第39-42页
· 特征点检测算法
第42-50页
· 角点检测算法
第43-47页
· SIFT特征点检测算法
第47-50页
· 边缘检测
第50-56页
· 梯度算子
第50-53页
· 高斯—拉普拉斯算子
第53-54页
· Canny边缘检测算子
第54-56页
· 边界跟踪
第56-57页
· 边界跟踪方法
第56-57页
· 形态学
第57-59页
· 本章小结
第59-61页
第4章 基于轮廓识别的立体匹配
第61-70页
· 立体匹配约束准则
第61-63页
· 立体匹配算法
第63-64页
· 基于窗口的稀疏点匹配
第63-64页
· 基于窗口的密集点匹配
第64页
· 基于轮廓识别的立体匹配
第64-67页
· 实验结果及分析
第67-69页
· 本章小结
第69-70页
第5章 基于轮廓识别的快速三维重建
第70-78页
· 双目视觉三维重建模型
第70-72页
· 三维空间点的重建
第72-74页
· 三维重构的方法
第72-73页
· 三维空间点重建的算法描述
第73-74页
· 基于轮廓识别的快速三维重建实验结果及分析
第74-77页
· 实验结果
第75-77页
· 误差分析
第77页
· 本章小结
第77-78页
第6章 基于双重配准的可变视角内的三维拼接方法
第78-89页
· 拼接算法研究现状
第78-79页
· 不同空间直角坐标系之间的转换
第79-81页
· 融合算法
第81-82页
· 择优融合算法
第81页
· 加权平均融合算法
第81-82页
· 变换域的图像融合算法
第82页
· 基于双重配准的可变视角内的三维拼接方法
第82-86页
· 寻找两点云的重叠区域
第82-83页
· 初始配准
第83-84页
· 精确配准
第84-86页
· 融合
第86页
· 实验结果及分析
第86-88页
· 本章小结
第88-89页
第7章 总结与展望
第89-91页
· 总结
第89-90页
· 展望
第90-91页
参考文献
第91-95页
致谢
第95-96页
攻读硕士学位期间参加的科研项目和成果
第96页
本篇论文共
96
页,
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