基于數(shù)字圖像相關(guān)的雙目視覺測量技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-20 23:09
近年來,隨著各種測量技術(shù)的不斷發(fā)展,光學(xué)測量在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛。數(shù)字圖像相關(guān)方法是一種基于物體表面圖像相關(guān)計(jì)算的光學(xué)測量方法,具有非接觸、全場測量以及對測量環(huán)境要求低等優(yōu)點(diǎn)。三維數(shù)字圖像相關(guān)方法通過使用雙相機(jī)或多相機(jī)測量系統(tǒng)完成被測物體的三維信息測量,可以實(shí)現(xiàn)物體面內(nèi)、面外位移和變形的測量并重建出被測物體表面的三維形貌。該方法可廣泛應(yīng)用于機(jī)械、制造、材料、航空航天以及國防等領(lǐng)域。本文研究了基于數(shù)字圖像相關(guān)方法的雙目視覺測量系統(tǒng),包括測量系統(tǒng)的標(biāo)定算法、圖像相關(guān)匹配算法的研究與改進(jìn),相關(guān)軟件的編寫及實(shí)驗(yàn)。主要研究工作如下:分析研究了雙目視覺測量系統(tǒng)的成像原理、相機(jī)成像模型及成像過程中各個(gè)坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換關(guān)系。分析了測量系統(tǒng)標(biāo)定的基本原理,包括角點(diǎn)檢測、亞像素修正、篩選、排序算法并利用角點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算測量系統(tǒng)內(nèi)、外參數(shù)。提出了一種基于Harris角點(diǎn)檢測算法的改進(jìn)算法,解決了傳統(tǒng)Harris算法需要手動(dòng)選擇合適閾的問題,并且實(shí)現(xiàn)了角點(diǎn)的自動(dòng)檢測。分析研究了幾種整像素和亞像素的相關(guān)計(jì)算算法,對比其測量精度和速度。在爬山法的基礎(chǔ)上做出改進(jìn),采用極坐標(biāo)系下的圓形模板代替?zhèn)鹘y(tǒng)的矩形模板,...
【文章來源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 發(fā)展?fàn)顩r及應(yīng)用
1.2.1 國外發(fā)展?fàn)顩r
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r
1.2.3 數(shù)字圖像相關(guān)方法的應(yīng)用
1.3 課題來源及主要研究內(nèi)容
1.3.1 課題來源
1.3.2 主要研究內(nèi)容
第二章 雙目視覺測量原理及系統(tǒng)標(biāo)定研究
2.1 相機(jī)成像模型
2.1.1 參考坐標(biāo)系
2.1.2 相機(jī)成像數(shù)學(xué)模型
2.1.3 雙目視覺測量系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
2.2 測量系統(tǒng)標(biāo)定研究
2.2.1 張氏平面標(biāo)定法基本原理
2.2.2 Harris角點(diǎn)檢測方法及其改進(jìn)
2.3 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
2.3.1 改進(jìn)的角點(diǎn)檢測及排序結(jié)果
2.3.2 雙相機(jī)內(nèi)、外參數(shù)計(jì)算
2.3.3 標(biāo)定精度分析
2.4 本章小節(jié)
第三章 數(shù)字圖像相關(guān)方法及其相關(guān)計(jì)算研究
3.1 三維數(shù)字圖像相關(guān)方法理論研究
3.1.1 三維數(shù)字圖像相關(guān)匹配方法
3.1.2 數(shù)字圖像相關(guān)方法基本原理
3.1.3 三維坐標(biāo)求取方法
3.2 整像素匹配算法
3.2.1 十字搜索法和爬山搜索法
3.2.2 粒子群搜索法
3.2.3 改進(jìn)的整像素匹配算法
3.2.4 整像素方法對比與分析
3.3 亞像素定位算法
3.3.1 曲面擬合法
3.3.2 牛頓-拉斐遜偏微分修正方法
3.3.3 反向組合方法
3.3.4 亞像素方法對比與分析
3.4 本章小節(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)測試與分析
4.1 雙目視覺測量系統(tǒng)組建
4.2 復(fù)雜表面三維形貌重建實(shí)驗(yàn)
4.3 剛體位移測量實(shí)驗(yàn)
4.4 模擬剛體旋轉(zhuǎn)測量實(shí)驗(yàn)
4.5 實(shí)驗(yàn)誤差來源分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 研究工作總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況
本文編號(hào):3150581
【文章來源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:75 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 發(fā)展?fàn)顩r及應(yīng)用
1.2.1 國外發(fā)展?fàn)顩r
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展?fàn)顩r
1.2.3 數(shù)字圖像相關(guān)方法的應(yīng)用
1.3 課題來源及主要研究內(nèi)容
1.3.1 課題來源
1.3.2 主要研究內(nèi)容
第二章 雙目視覺測量原理及系統(tǒng)標(biāo)定研究
2.1 相機(jī)成像模型
2.1.1 參考坐標(biāo)系
2.1.2 相機(jī)成像數(shù)學(xué)模型
2.1.3 雙目視覺測量系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型
2.2 測量系統(tǒng)標(biāo)定研究
2.2.1 張氏平面標(biāo)定法基本原理
2.2.2 Harris角點(diǎn)檢測方法及其改進(jìn)
2.3 標(biāo)定實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
2.3.1 改進(jìn)的角點(diǎn)檢測及排序結(jié)果
2.3.2 雙相機(jī)內(nèi)、外參數(shù)計(jì)算
2.3.3 標(biāo)定精度分析
2.4 本章小節(jié)
第三章 數(shù)字圖像相關(guān)方法及其相關(guān)計(jì)算研究
3.1 三維數(shù)字圖像相關(guān)方法理論研究
3.1.1 三維數(shù)字圖像相關(guān)匹配方法
3.1.2 數(shù)字圖像相關(guān)方法基本原理
3.1.3 三維坐標(biāo)求取方法
3.2 整像素匹配算法
3.2.1 十字搜索法和爬山搜索法
3.2.2 粒子群搜索法
3.2.3 改進(jìn)的整像素匹配算法
3.2.4 整像素方法對比與分析
3.3 亞像素定位算法
3.3.1 曲面擬合法
3.3.2 牛頓-拉斐遜偏微分修正方法
3.3.3 反向組合方法
3.3.4 亞像素方法對比與分析
3.4 本章小節(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)測試與分析
4.1 雙目視覺測量系統(tǒng)組建
4.2 復(fù)雜表面三維形貌重建實(shí)驗(yàn)
4.3 剛體位移測量實(shí)驗(yàn)
4.4 模擬剛體旋轉(zhuǎn)測量實(shí)驗(yàn)
4.5 實(shí)驗(yàn)誤差來源分析
4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
5.1 研究工作總結(jié)
5.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況
本文編號(hào):3150581
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