基于序列图像的视觉检测理论与方法

第1章 绪论
1.1 摄影测量的发展与现状
1.2 计算机立体视觉的发展与现状
1.3 研究目标
1.4 本书的主要内容
第2章 相机标定、三维重建与视觉检测研究进展
2.1 数码相机标定研究进展
2.2 三维重建研究概述
2.3 视觉检测研究与应用
第3章 相机模型与多视几何
3.1 线性相机模型
3.2 非线性相机模型
3.3 双视几何
3.3.1 极线几何概述
3.3.2 基本矩阵的计算
3.3.3 基本矩阵的性质
3.4 三视几何
3.4.1 三视张量概述
3.4.2 利用一般投影矩阵计算三视张量
3.4.3 三视张量的性质
第4章 影像特征的自动提取
4.1 边缘检测概述
4.2 点特征提取算子
4.2.1 Moravec算子
4.2.2 Forstner算子
4.2.3 Harris算子
4.3 线特征提取算子
4.3.1 基于一阶微分的边缘检测算子
4.3.2 基于二阶微分的边缘检测算子
4.3.3 高斯一拉普拉斯算子（LOG算子）
4.3.4 Canny算子
4.3.5 Hough变换
4.4 基于模板匹配的格网点提取
4.5 基于模板匹配的直线段提取
第5章 基于平面控制场的数码相机标定
5.1 数码相机标定的基本流程
5.2 利用同形矩阵分解数码相机参数初值
5.2.1 同形矩阵的计算
5.2.2 内方位元素的求解
5.2.3 外方位元素的求解
5.2.4 外方位元素的变换
5.3 利用二维DLT分解数码相机参数初值
5.3.1 二维DLT及内方位元素初值的求解
5.3.2 外方位元素初值的求解
5.4 光束法平差的数学模型
5.5 数码相机标定的几个相关问题
5.5.1 格网纯绕z轴旋转时主点无法计算的证明
5.5.2 利用基本矩阵剔除粗差格网点
5.5.3 光束法平差的快速算法
5.6 数码相机标定试验与结果分析
5.6.1 同形矩阵数码相机标定算法试验
5.6.2 二维DLT数码相机标定算法试验
第6章 点线混合摄影测量与视觉检测
6.1 点、线混合摄影测量基本流程
6.2 附加刚体变换的点摄影测量模型
6.2.1 物体坐标系与世界坐标系间的旋转平移变换
6.2.2 系统参数较大时的数学模型
6.2.3 系统参数较小时的数学模型
6.3 附加刚体变换的直线摄影测量模型
6.3.1 误差方程式的基本形式
6.3.2 基于距离的误差方程式改化形式
6.3.3 直线摄影测量按间接平差的数学模型
6.4 点、线混合摄影测量的相关问题
6.4.1 外方位元素初值的传递
6.4.2 利用三视张量剔除粗差直线段
6.4.3 方差分量估计
6.4.4 系统参数的统计检验
6.4.5 病态矩阵的无偏解算方法
6.4.6 图形条件较差像片的自动剔除
第7章 复杂形状的三维重建
7.1 基于物方直接解的圆匹配与重建
7.1.1 旋转角初值的解算
7.1.2 物方直接解的数学模型
7.2 基于广义点摄影测量的复杂形状三维重建
7.2.1 广义点摄影测量的数学模型
7.2.2 直线段的三维重建
7.2.3 圆（圆弧）的三维重建
7.2.4 圆角矩形的三维重建
7.2.5 数学曲线的三维重建
第8章 工业钣金件视觉检测系统试验
8.1 视觉检测系统的基本功能
8.2 数码相机标定试验
8.3 线框模型的视觉检测试验
8.4 复杂形状的视觉检测试验
参考文献