視覺測量

第1章　引論
　1.1　計算機視覺的發(fā)展與系統(tǒng)構(gòu)成
　1.2　生物視覺簡介
　1.3　Marr視覺理論框架
　1.4　計算機視覺應(yīng)用領(lǐng)域及面臨問題
　1.5　視覺測量系統(tǒng)與關(guān)鍵技術(shù)
　1.6　本書各章內(nèi)容簡介
　參考文獻
第2章　空間幾何變換與攝像機模型
　2.1　空間幾何變換
　2.2　幾何變換的不變量
　2.3　歐氏空間的剛體變換
　2.4　攝像機透視投影模型
　2.5　攝像機透視投影近似模型
　參考文獻
第3章　視覺圖像特征信息提取
　3.1　圖像邊緣與圖像平滑
　3.2　改進的Steger圖像邊緣檢測算法
　3.3　Harris角點探測器
　3.4　X型角點子像素級提取
　3.5　柵格型角點子像素級提取
　3.6　橢圓形圖像中心的提取
　3.7　空間橢圓中心圖像位置的提取
　參考文獻
第4章　典型算法硬件IP核設(shè)計
4.1　高斯濾波IP核設(shè)計
4.2　角點探測器IP核設(shè)計
4.3　光斑圖像中心提取IP核設(shè)計
4.4　改進的Steger算法IP核設(shè)計
　參考文獻
第5章　攝像機標定
　5.1　基于3D立體靶標的攝像機標定
　5.2　基于徑向約束的攝像機標定
　5.3　基于2D平面靶標的攝像機標定
　5.4　基于交比不變的攝像機標定
　5.5　基于卡爾曼濾波的攝像機標定
　5.6　機器人手眼標定
　5.7　機器人足目標定
　參考文獻
第6章　雙目立體視覺測量
　6.1　測量原理與數(shù)學模型
　6.2　測量系統(tǒng)精度分析
　6.3　測量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計
　6.4　極線幾何與基本矩陣
　6.5　兩幅圖像對應(yīng)點匹配
　6.6　基于角點引導的邊緣匹配
　6.7　測量系統(tǒng)標定方法
　6.8　光筆式三坐標測量機
　參考文獻
第7章　結(jié)構(gòu)光三維視覺測量
7.1　測量原理與數(shù)學模型
7.2　結(jié)構(gòu)光投射器
7.3　測量系統(tǒng)常規(guī)標定方法
7.4　基于雙重交比不變的標定方法
7.5　基于自由移動平面靶標的標定方法
7.6　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標定方法
參考文獻
第8章　多傳感器三維視覺測量
8.1　測量系統(tǒng)概述
8.2　全局標定方法
8.3　基于雙經(jīng)緯儀的全局標定
8.4　基于單經(jīng)緯儀的全局標定
8.5　全局標定精度分析與評價
　參考文獻
第9章　流動式三維視覺測量
　9.1　光柵條紋編碼識別
　9.2　基于平面基線靶標的測量數(shù)據(jù)拼接
　9.3　基于平面靶標三維點的測量數(shù)據(jù)拼接
　9.4　拼接實驗與精度分析
　參考文獻
第10章　微小構(gòu)件內(nèi)表面測量系統(tǒng)
　10.1　概述
　10.2　系統(tǒng)硬件與軟件構(gòu)成
　10.3　圖像特征分析與提取
　10.4　系統(tǒng)標定與測量應(yīng)用
　參考文獻
第11章　輪胎綜合幾何參數(shù)測量系統(tǒng)
　11.1　概述
　11.2　輪胎光條圖像特征信息提取
　11.3　基于單傳感器的靜態(tài)測量系統(tǒng)
　11.4　基于雙傳感器的動態(tài)測量系統(tǒng)
　參考文獻
第12章　高扇翅頻昆蟲運動參數(shù)測量系統(tǒng)
　12.1　概述
　12.2　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計與構(gòu)成
　12.3　系統(tǒng)標定與精度評價
　12.4　昆蟲運動參數(shù)測量
　參考文獻