車載秸稈燃料體積測(cè)量的立體匹配算法研究
車載秸稈燃料體積測(cè)量的立體匹配算法研究【摘要】:本文主要對(duì)基于雙目立體視覺的車載秸稈燃料體積測(cè)量方法進(jìn)行了研究,改進(jìn)了基于網(wǎng)格光斑投射的立體匹配算法,設(shè)計(jì)了車載秸稈燃料的體積計(jì)算方
【學(xué)位授予單位】:華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號(hào)】:TP391.41
【目錄】:
- 中文摘要4
- 英文摘要4-7
- 第一章 緒論7-10
- 1.1 研究背景7-8
- 1.2 相關(guān)研究領(lǐng)域及發(fā)展?fàn)顩r8-9
- 1.3 本文主要研究工作9-10
- 第二章 立體視覺系統(tǒng)基本理論10-17
- 2.1 立體視覺10-12
- 2.1.1 針孔模型10-11
- 2.1.2 立體視覺系統(tǒng)11-12
- 2.2 雙目立體視覺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)12-15
- 2.2.1 平行光軸的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)12-13
- 2.2.2 共光軸的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)13-14
- 2.2.3 相交光軸的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)14-15
- 2.3 立體視覺系統(tǒng)的組成15-16
- 2.4 本章小結(jié)16-17
- 第三章 攝像機(jī)標(biāo)定方法分析17-31
- 3.1 基本坐標(biāo)系17-20
- 3.2 攝像機(jī)標(biāo)定方法分析20-23
- 3.2.1 自標(biāo)定技術(shù)21-22
- 3.2.2 傳統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)22-23
- 3.3 張氏攝像機(jī)平面標(biāo)定法23-27
- 3.3.1 單應(yīng)矩陣的計(jì)算23-25
- 3.3.2 內(nèi)外參數(shù)求解25-26
- 3.3.3 極大似然估計(jì)26
- 3.3.4 徑向畸變的處理26-27
- 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果27-30
- 3.5 本章小結(jié)30-31
- 第四章 圖像分割方法分析31-41
- 4.1 常用的圖像分割方法31-36
- 4.1.1 閾值法31-32
- 4.1.2 區(qū)域生長(zhǎng)和分裂合并32-33
- 4.1.3 基于邊緣的分割方法33-34
- 4.1.4 基于曲面擬合的方法34
- 4.1.5 基于邊界曲線擬合的方法34
- 4.1.6 基于模糊集理論的方法34-35
- 4.1.7 結(jié)合區(qū)域與邊界技術(shù)的方法35
- 4.1.8 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法35-36
- 4.2 分水嶺算法圖像分割36-38
- 4.2.1 分水嶺算法定義36-37
- 4.2.2 分水嶺算法實(shí)現(xiàn)37-38
- 4.3 分割結(jié)果及分析38-39
- 4.4 本章小結(jié)39-41
- 第五章 立體匹配算法研究41-60
- 5.1 立體匹配的研究?jī)?nèi)容41-43
- 5.1.1 匹配基元的選擇42
- 5.1.2 匹配準(zhǔn)則42-43
- 5.2 立體匹配算法分類43-46
- 5.2.1 基于特征的匹配44
- 5.2.2 基于相位的匹配44-45
- 5.2.3 基于區(qū)域的匹配方法45-46
- 5.3 基于網(wǎng)格光斑投射和分塊匹配的雙目視覺方法46-53
- 5.3.1 網(wǎng)格光斑圖案47
- 5.3.2 分塊匹配的算法原理47-48
- 5.3.3 特征提取48-51
- 5.3.4 特征匹配51-53
- 5.4 立體匹配的評(píng)估53-55
- 5.5 車載秸稈燃料體積測(cè)量方案設(shè)計(jì)55-57
- 5.6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析57-58
- 5.7 本章小結(jié)58-60
- 結(jié)束語(yǔ)60-61
- 參考文獻(xiàn)61-64
- 致謝64-65
- 在學(xué)期間發(fā)表論文和參加科研情況65
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