基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺

第1章  緒論
  1.1  人類視覺系統(tǒng)的構(gòu)成與視覺機理
    1.1.1  人眼的結(jié)構(gòu)
    1.1.2  視覺系統(tǒng)
    1.1.3  顏色
    1.1.4  視知覺對深度的感知
    1.1.5  CCD攝像機
  1.2  計算機視覺的基本原理及系統(tǒng)構(gòu)成
  1.3  計算機視覺研究的特點與分類
    1.3.1  計算機視覺研究的特點
    1.3.2  計算機視覺的分類
  1.4  計算機視覺與相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)系
  1.5  計算機視覺的研究現(xiàn)狀
  參考文獻(xiàn)
第2章  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺
  2.1  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺的基本原理
  2.2  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺中的關(guān)鍵技術(shù)
    2.2.1  系統(tǒng)參數(shù)的標(biāo)定技術(shù)
    2.2.2  結(jié)構(gòu)光的編解碼技術(shù)
    2.2.3  點云計算與拼接技術(shù)
  2.3  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺技術(shù)的特點和分類
    2.3.1  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺技術(shù)的特點
    2.3.2  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺技術(shù)的分類
  2.4  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺技術(shù)的研究進(jìn)展
  2.5  基于結(jié)構(gòu)光的計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域
  參考文獻(xiàn)
第3章  攝像機和投影機的標(biāo)定
  3.1  空間幾何變換
    3.1.1  三維比例變換(基點為原點)
    3.1.2  三維旋轉(zhuǎn)變換
    3.1.3  三維平移變換
  3.2  攝像機的幾何模型
    3.2.1  常用坐標(biāo)系
    3.2.2  針孔照相機
    3.2.3  透視投影矩陣的獲得
    3.2.4  攝像機參數(shù)的獲取
    3.2.5  徑向畸變的校正
  3.3  標(biāo)定技術(shù)的研究現(xiàn)狀
  3.4  典型攝像機標(biāo)定方法
    3.4.1  基于平面靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定
    3.4.2  基于3D立體靶標(biāo)的攝像機標(biāo)定
    3.4.3  基于徑向約束的攝像機標(biāo)定
    3.4.4  攝像機自標(biāo)定技術(shù)
  3.5  典型投影機標(biāo)定方法
    3.5.1  基于相位技術(shù)的標(biāo)定方法
    3.5.2  基于反向成像的標(biāo)定方法
    3.5.3  基于交比不變性標(biāo)定方法
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第4章  結(jié)構(gòu)光編碼策略與方法
  4.1  結(jié)構(gòu)光編碼策略
  4.2  結(jié)構(gòu)光編碼技術(shù)的研究現(xiàn)狀
  4.3  典型的結(jié)構(gòu)光編碼方法
    4.3.1  RGB顏色格雷碼結(jié)構(gòu)光編碼方法
    4.3.2  M陣列編碼方法
    4.3.3  時間空間混合結(jié)構(gòu)光編碼方法
    4.3.4  四位二進(jìn)制彩色編碼方法
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第5章  結(jié)構(gòu)光解碼技術(shù)
  5.1  結(jié)構(gòu)光解碼技術(shù)基本原理
    5.1.1  圖像噪聲的介紹與分析
    5.1.2  常用的濾波算法
    5.1.3  圖像閾值分割
    5.1.4  圖像邊緣檢測
  5.2  結(jié)構(gòu)光解碼技術(shù)的研究現(xiàn)狀
  5.3  典型的結(jié)構(gòu)光解碼方法
    5.3.1  RGB顏色格雷碼圖像的解碼方法
    5.3.2  M陣列編碼圖像的解碼方法
    5.3.3  時間空間混合結(jié)構(gòu)光編碼圖像的解碼方法
    5.3.4  四位二進(jìn)制彩色編碼圖像的解碼方法
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第6章  點云的計算與拼接技術(shù)
  6.1  三維點云計算方法
  6.2  特征標(biāo)志點的處理
    6.2.1  圖像標(biāo)志點的跟蹤與識別
    6.2.2  圖像標(biāo)志點點心的提取
  6.3  三維特征標(biāo)志點空間搜索與識別
    6.3.1  特征點提取與識別算法研究
    6.3.2  空間特征點動態(tài)分層
    6.3.3  特征點搜索與識別
  6.4  點云拼接的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    6.4.1  基于標(biāo)志點的點云拼接發(fā)展現(xiàn)狀
    6.4.2  基于穩(wěn)健幾何特征的點云拼接發(fā)展現(xiàn)狀
  6.5  典型的點云拼接算法
    6.5.1  多視標(biāo)簽定位拼接算法
    6.5.2  三點組合坐標(biāo)變換法
    6.5.3  最小二乘法介紹
    6.5.4  基于三點矩陣奇異值分解的最小二乘法
    6.5.5  基于多點的最小二乘法
  6.6  新的點云拼接算法
    6.6.1  基于公共標(biāo)志點的三維點云拼接算法
    6.6.2  基于標(biāo)志點的三維點云自動拼接算法
    6.6.3  基于動態(tài)分層的最近點迭代拼接算法研究
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第7章  格雷碼結(jié)構(gòu)光的三維重建實例
  7.1  概述
  7.2  系統(tǒng)構(gòu)成
  7.3  攝像機和投影機的標(biāo)定
  7.4  格雷編碼結(jié)構(gòu)光編碼方法
  7.5  格雷編碼結(jié)構(gòu)光編碼圖像的解碼方法
    7.5.1  圖像比例放大
    7.5.2  圖像灰度化
    7.5.3  圖像二值化
    7.5.4  圖像條紋邊界提取
    7.5.5  實驗結(jié)果分析
  7.6  點云的計算
  參考文獻(xiàn)
第8章  基于彩色結(jié)構(gòu)光的三維模型生成方法
  8.1  概述
  8.2  系統(tǒng)參數(shù)的標(biāo)定
  8.3  基于7元3級迪布魯英序列的編碼方法
  8.4  新的De Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光解碼方法
    8.4.1  編碼圖像的預(yù)處理
    8.4.2  彩色結(jié)構(gòu)光的顏色聚類化方法
    8.4.3  將De Bruijn彩色結(jié)構(gòu)光圖像轉(zhuǎn)化為賦權(quán)有向圖模型及其簡化方法
    8.4.4  編碼特征點的雙梯度動態(tài)規(guī)劃匹配方法
  8.5  系統(tǒng)的性能分析
  參考文獻(xiàn)
第9章  基于彩色結(jié)構(gòu)光曲面投影方法
  9.1  概述
  9.2  攝像機和投影機聯(lián)合標(biāo)定方法
  9.3  具有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)相關(guān)性的彩色結(jié)構(gòu)光編碼方法
  9.4  基于波形分析的解碼方法
  9.5  結(jié)合觀察視口的畸變投影圖像幾何校正方法
  參考文獻(xiàn)