三维测量论文：三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取

三维测量论文：三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取三维测量论文：三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取三维测量论文:双目视觉三维测量技术研究【中文摘要】计算机视觉是一门新兴的技术,而基于计算机视觉的测量技术作为一种非接触式的先进测量技术,具有精度高、效率高、成本低等诸多优点,有着广阔的应用前景。双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,其原理是由不同位置的两台摄像机或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通过计算机空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。由于双目测量具有一定的三维测量精度和测量的实时性,且花费的代价较...

三维测量论文：三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取三维测量论文:双目视觉三维测量技术研究【中文摘要】计算机视觉是一门新兴的技术,而基于计算机视觉的测量技术作为一种非接触式的先进测量技术,具有精度高、效率高、成本低等诸多优点,有着广阔的应用前景。双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,其原理是由不同位置的两台摄像机或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通过计算机空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值。由于双目测量具有一定的三维测量精度和测量的实时性,且花费的代价较其他方法要小的多,所以,双目视觉在测量方面应用广泛。除了对实际物体的测量之外,在其他领域的应用也取得快速发展。采用双目视觉测量,仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标,其信息量少,处理速度快,有利于提高检测精度,尤其适于动态情况。随着计算机与机器人技术的发展,双逐渐深入。从以前的射线三角定理发展到现在的平行校正定理,优化了搜索匹配点的方法,实现了对图像进行平行化后可以快速的匹配方案,简化了深度信息的还原公式。双目视觉现在已经普遍应用于三维定位装置,为CNC加工提供三维运动轨迹信息,同时可以为机器手的装配工作提供三维信息。目前热门研究的应用包括体感游戏、虚拟屏幕(可以在空间对屏幕进行操作)、机器人... 【英文摘要】Computer vision is an emerging technology, as a non-contact measurement technology based on computer vision.It got the advanced of high precision, high efficiency, low cost and so on,It has broad application prospects. Stereo binocular vision is an important branch of computer vision. Taking photo form different locations with one camera or take photo using two camera.So as to obtained the parallax,and use the parallax to calculate the 3d coordinates.Because of binocular measuring both can satisfy the m... 【关键词】三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取【索购全文】联系Q1:138113721 Q2:139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【英文关键词】Three-dimensional Measurement Camera Calibration Image Matching Bbinocular Vision Parallel Rectify Corner Extraction 【目录】双目视觉三维测量技术研究摘要 4-6 Abstract 6-7 目录 8-11 Content 11-14 第一章绪论 14-18 1.1 课题的研究背景和意义 14-15 1.2 国内外相关研究现状与发展趋势 15-17 1.3 课题的主要研究内容 17 1.4 本章小结 17-18 第二章计算机视觉技术简介 18-28 2.1 机器视觉系统 18-23 2.1.1 照明 19-20 2.1.2 光电转换装置 20 2.1.3 图像的光电转换 20 2.1.4 图像处理技术 20-23 2.2 双目立体视觉概述 23-24 2.3 双目立体视觉三维重建的关键技术 24-27 2.3.1 图像获取 24-25 2.3.2 摄像机的标定 25-26 2.3.3 特征点提取 26 2.3.4 立体匹配 26-27 2.3.5 三维重建 27 2.4 本章小结 27-28 第三章双目立体视觉系统的数学模型和摄像机的标定 28-43 3.1 双目立体视觉系统的数学模型 28-32 3.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 28-30 3.1.2 线性摄像机模型(针孔模型) 30-32 3.2 线性模型摄像机标定 32-33 3.3 传统的摄像机标定方法 33-35 3.3.1 Tsai两步法 33-35 3.4 本课题采用的评定标定板平整度方法 35-36 3.5 本课题采用的标定方法 36-41 3.5.1 算法过程 38-39 3.5.2 标定步骤 39-40 3.5.3 实验结果 40-41 3.6 本章小结 41-43 第四章三维测量中的图像预处理和边缘特征提取 43-54 4.1 图像预处理 43-47 4.1.1 图像平滑 43-46 4.1.2 灰度均衡 46-47 4.2 图像边缘特征提取 47-53 4.2.1 常用的边缘算子 47-48 4.2.2 常用边缘检测算子的比较及实验结果 48-53 4.3 本章小结 53-54 第五章图像的立体匹配技术 54-70 5.1 图像特征描述及匹配方法 54-58 5.1.1 颜色特征及其匹配方法 54-55 5.1.2 纹理特征及其匹配方法 55-56 5.1.3 形状特征及其匹配方法 56-57 5.1.4 空间关系特征及其匹配方法 57-58 5.2 立体匹配技术 58-61 5.2.1 特征空间 59-60 5.2.2 确立相似性的度量方法 60-61 5.2.3 搜索空间 61 5.2.4 搜索策略 61 5.3 SIFT立体匹配算法 61-67 5.3.1 尺度空间的生成 62 5.3.2 图像金字塔的构建 62-64 5.3.3 空间极值点检测 64-65 5.3.4 精确确定极值点位置 65 5.3.5 关键点方向分配 65-66 5.3.6 特征点描述子生成 66-67 5.4 实验结果分析 67-69 5.5 本章小结 69-70 第六章双目三维测量 70-81 6.1 对极几何原理 70-71 6.2 双目立体视觉平行校正原理 71-74 6.3 视差测距原理 74-75 6.4 特征点的三维坐标获取 75-76 6.5 三维测量实例 76-80 6.6 本章小结 80-81 总结 81-82 参考文献 82-87 攻读学位期间发表的论文 87-89 致谢 89

                    本文档为【三维测量论文：三维测量 相机标定 图像匹配 双目视觉 平行校正 角点提取】，请使用软件OFFICE或WPS软件打开。作品中的文字与图均可以修改和编辑，
                    图片更改请在作品中右键图片并更换，文字修改请直接点击文字进行修改，也可以新增和删除文档中的内容。 
 该文档来自用户分享，如有侵权行为请发邮件ishare@vip.sina.com联系网站客服，我们会及时删除。

                    [版权声明] 本站所有资料为用户分享产生，若发现您的权利被侵害，请联系客服邮件isharekefu@iask.cn，我们尽快处理。

                    本作品所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权，请谨慎使用。

                    网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽..)目的在于配合国家政策宣传，仅限个人学习分享使用，禁止用于任何广告和商用目的。
                

下载需要：免费已有0 人下载

立即下载

三维测量论文：三维测量 相机标定 图像匹配 双目视觉 平行校正 角点提取

你可能还喜欢

三维测量论文：三维测量相机标定图像匹配双目视觉平行校正角点提取