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

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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，点击这进入下载页面。

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