车载秸秆燃料体积测量的立体匹配算法研究

【摘要】： 本文主要对基于双目立体视觉的车载秸秆燃料体积测量方法进行了研究,改进了基于网格光斑投射的立体匹配算法,设计了车载秸秆燃料的体积计算方法。首先介绍了双目视觉系统原理,论述了摄像机标定的知识,并选择张氏标定法用黑白棋盘图像作为参照物进行了标定。然后对当前主流的图像分割和立体匹配算法进行了分析、归纳和总结,并选择分水岭算法,设计了基于网格光斑投射的立体匹配算法,来进行相应的实验和分析。在上述研究基础上设计了车载秸秆燃料体积计算的方法,并编写相应程序,进行了体积测量实验和分析。最后对本文所做工作进行了总结,指出了需要进一步研究的问题。 【关键词】：双目视觉 摄像机标定 立体匹配
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 中文摘要4
• 英文摘要4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 相关研究领域及发展状况8-9
• 1.3 本文主要研究工作9-10
• 第二章 立体视觉系统基本理论10-17
• 2.1 立体视觉10-12
• 2.1.1 针孔模型10-11
• 2.1.2 立体视觉系统11-12
• 2.2 双目立体视觉系统结构12-15
• 2.2.1 平行光轴的系统结构12-13
• 2.2.2 共光轴的系统结构13-14
• 2.2.3 相交光轴的系统结构14-15
• 2.3 立体视觉系统的组成15-16
• 2.4 本章小结16-17
• 第三章 摄像机标定方法分析17-31
• 3.1 基本坐标系17-20
• 3.2 摄像机标定方法分析20-23
• 3.2.1 自标定技术21-22
• 3.2.2 传统的摄像机标定技术22-23
• 3.3 张氏摄像机平面标定法23-27
• 3.3.1 单应矩阵的计算23-25
• 3.3.2 内外参数求解25-26
• 3.3.3 极大似然估计26
• 3.3.4 径向畸变的处理26-27
• 3.4 实验结果27-30
• 3.5 本章小结30-31
• 第四章 图像分割方法分析31-41
• 4.1 常用的图像分割方法31-36
• 4.1.1 阈值法31-32
• 4.1.2 区域生长和分裂合并32-33
• 4.1.3 基于边缘的分割方法33-34
• 4.1.4 基于曲面拟合的方法34
• 4.1.5 基于边界曲线拟合的方法34
• 4.1.6 基于模糊集理论的方法34-35
• 4.1.7 结合区域与边界技术的方法35
• 4.1.8 基于数学形态学的方法35-36
• 4.2 分水岭算法图像分割36-38
• 4.2.1 分水岭算法定义36-37
• 4.2.2 分水岭算法实现37-38
• 4.3 分割结果及分析38-39
• 4.4 本章小结39-41
• 第五章 立体匹配算法研究41-60
• 5.1 立体匹配的研究内容41-43
• 5.1.1 匹配基元的选择42
• 5.1.2 匹配准则42-43
• 5.2 立体匹配算法分类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 基于区域的匹配方法45-46
• 5.3 基于网格光斑投射和分块匹配的双目视觉方法46-53
• 5.3.1 网格光斑图案47
• 5.3.2 分块匹配的算法原理47-48
• 5.3.3 特征提取48-51
• 5.3.4 特征匹配51-53
• 5.4 立体匹配的评估53-55
• 5.5 车载秸秆燃料体积测量方案设计55-57
• 5.6 实验结果及分析57-58
• 5.7 本章小结58-60
• 结束语60-61
• 参考文献61-64
• 致谢64-65
• 在学期间发表论文和参加科研情况65

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