| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 双目视觉立体匹配的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 运动目标检测的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的研究难点 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 结合SAD和改进Census变换的立体匹配方法 | 第19-33页 |
| 2.1 双目立体视觉概述 | 第19-21页 |
| 2.2 立体匹配原理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 立体匹配的基本约束 | 第21页 |
| 2.2.2 立体匹配的一般流程 | 第21-23页 |
| 2.3 常见的立体匹配方法概述 | 第23-24页 |
| 2.4 改进的立体匹配算法 | 第24-30页 |
| 2.4.1 传统的Census变换算法 | 第24-26页 |
| 2.4.2 改进的Census变换算法 | 第26-29页 |
| 2.4.3 一种结合SAD和改进Census变换的立体匹配算法 | 第29-30页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于改进双边滤波的视差图后处理 | 第33-44页 |
| 3.1 视差图后处理概述 | 第33-34页 |
| 3.2 常见的图像滤波技术 | 第34-35页 |
| 3.2.1 高斯滤波 | 第34页 |
| 3.2.2 双边滤波 | 第34-35页 |
| 3.3 改进的视差图后处理技术 | 第35-41页 |
| 3.3.1 改进的双边滤波器 | 第35-37页 |
| 3.3.2 选择性滤波 | 第37-40页 |
| 3.3.3 算法加速 | 第40-41页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于视差图的自适应背景建模方法 | 第44-57页 |
| 4.1 背景建模概述 | 第44-45页 |
| 4.2 基于视差图的背景建模方法 | 第45-53页 |
| 4.2.1 CodeBook背景模型介绍 | 第45-48页 |
| 4.2.2 基于视差图的CodeBook背景建模方法 | 第48-49页 |
| 4.2.3 基于自适应窗口的目标检测 | 第49-51页 |
| 4.2.4 基于自适应阈值的目标判断 | 第51-53页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
