双目立体相机标定算法研究与实现



双目立体相机标定算法研究与实现

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双目立体相机标定算法研究与实现

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
1 绪论	第9-14页
· 课题研究的背景及意义	第9页
· 相机标定研究现状	第9-11页
· 研究目的及意义	第11-12页
· 本文主要内容及创新点	第12-14页
2 相机标定的基本原理	第14-39页
· 坐标系与成像模型	第14-18页
· 参考坐标系	第14-16页
· 相机成像模型	第16-17页
· 需要标定的参数	第17-18页
· 相机标定方法分类	第18-22页
· 传统的相机标定方法	第18-20页
· 基于主动视觉的标定方法	第20-21页
· 自标定方法	第21-22页
· 图像的特征点提取与匹配	第22-27页
· 图像特征提取	第22-24页
· 立体匹配	第24-27页
· 经典的标定法—张正友标定法	第27-32页
· 基本原理	第27-29页
· 内参数约束	第29页
· 线性求解过程	第29-32页
· 平面模板法标定实验	第32-38页
· 实验平台构建	第32-33页
· 实验步骤	第33-34页
· 基于Matlab的相机标定的实现	第34-36页
· 标定得到的结果	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
3 改进的RANSAC方法求解基础矩阵	第39-50页
· 对极几何和基础矩阵	第39-42页
· 对极几何	第39页
· 基础矩阵和本质矩阵	第39-42页
· 基本概念的定义	第39-41页
· 基础矩阵的求解	第41-42页
· RANSAC方法去除误匹配	第42-43页
· RANSAC基本思想	第42-43页
· RANSAC样本空间大小	第43页
· 改进的RANSAC方法求解基础矩阵	第43-46页
· 实验分析与结果	第46-49页
· 本章小结	第49-50页
4 基于本质矩阵的自标定方法	第50-59页
· 基于本质矩阵的性质进行标定	第50-52页
· 本质矩阵的特性	第50页
· 基于本质矩阵构造目标函数	第50-52页
· 遗传算法优化方法	第52-54页
· 遗传算法的基本原理	第52-53页
· 遗传算法工具箱	第53-54页
· 实验过程及结果	第54-58页
· 具体实验步骤	第54-56页
· 实验过程及分析	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
5 总结及展望	第59-61页
· 全文研究总结	第59页
· 对未来研究工作的展望	第59-61页
参考文献	第61-65页
攻读硕士学位期间所取得的研究成果	第65-67页
致谢	第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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