基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位



基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位

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基于双目立体视觉的目标识别与抓取定位

论文目录
摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-10页
第1章绪论	第10-18页
1.1 研究背景及意义	第10页
1.2 基于视觉的目标识别与定位的国内外研究概况	第10-14页
1.3 双目立体视觉的研究内容	第14-15页
1.4 本文主要内容和结构安排	第15-18页
第2章摄像机标定	第18-34页
2.1 摄像机模型	第18-23页
2.1.1 坐标系及其变换	第18-20页
2.1.2 摄像机线性模型	第20-22页
2.1.3 摄像机非线性模型	第22-23页
2.2 单目摄像机标定	第23-26页
2.2.1 标定板与其图像平面间的映射矩阵	第23-24页
2.2.2 计算摄像机的参数矩阵	第24-26页
2.2.3 畸变处理	第26页
2.3 双目摄像机标定	第26-27页
2.4 三维重建原理	第27-28页
2.5 标定实验	第28-33页
2.6 本章小结	第33-34页
第3章目标识别	第34-52页
3.1 图像特征	第34-35页
3.1.1 全局特征	第34-35页
3.1.2 局部不变特征	第35页
3.2 SIFT算法	第35-44页
3.2.1 尺度空间的建立	第36-38页
3.2.2 关键点的检测	第38-40页
3.2.3 关键点方向的分配	第40-41页
3.2.4 特征描述子的生成	第41页
3.2.5 SIFT特征匹配	第41-43页
3.2.6 匹配提纯	第43-44页
3.3 基于SIFT的目标识别	第44-46页
3.3.1 建立目标物体图像库	第44页
3.3.2 匹配识别	第44-45页
3.3.3 识别实验与结果分析	第45-46页
3.4 初步确定目标物体所在区域	第46-50页
3.4.1 计算单应矩阵	第47页
3.4.2 基于单应矩阵的映射变换	第47-49页
3.4.3 目标区域确定和坐标线性变换	第49-50页
3.5 本章小结	第50-52页
第4章目标轮廓提取与目标定位	第52-68页
4.1 GrabCut算法	第52-55页
4.1.1 高斯混合模型	第52-53页
4.1.2 GrabCut的能量函数	第53-54页
4.1.3 迭代实现能量函数最小化	第54-55页
4.2 与SIFT算法结合的GrabCut算法	第55-56页
4.3 目标轮廓中心匹配	第56-61页
4.3.1 标记目标轮廓中心	第56-57页
4.3.2 轮廓中心点匹配	第57-60页
4.3.3 极线约束	第60-61页
4.4 目标物体的姿态估计	第61-64页
4.5 实验误差分析	第64-67页
4.6 本章小结	第67-68页
第5章总结	第68-70页
5.1 总结	第68页
5.2 下一步科研计划安排	第68-70页
参考文献	第70-74页
作者简介及科研成果	第74-75页
致谢	第75页

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