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基于图割理论的图像分割和三维重建方法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·课题研究的背景及意义第10-12页
   ·课题的研究现状第12-15页
     ·图像分割的发展第12-13页
     ·立体视觉的发展第13-15页
   ·本文的主要内容第15-16页
第2章 图像分割技术的基本理论第16-23页
   ·引言第16页
   ·阈值分割算法第16-20页
     ·最佳阈值分割法第16-17页
     ·类间方差阈值法第17-18页
     ·双峰法第18-19页
     ·最大熵值分割法第19-20页
   ·区域分割法第20-21页
     ·区域生长第20-21页
     ·区域分裂与合并第21页
     ·特征聚类第21页
   ·边缘检测分割法第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 基于图割理论和分水岭算法的图像分割算法研究第23-38页
   ·引言第23-24页
   ·图割基本理论第24-29页
     ·网络的流与割第24-27页
     ·最大流与最小割第27-28页
     ·图割理论在图像分割中的应用第28-29页
   ·分水岭算法第29-33页
     ·分水岭算法的基本原理第29-32页
     ·分水岭算法在图像分割方面的应用第32-33页
   ·基于图割理论和分水岭算法的图像分割第33-37页
     ·算法的具体实现第33-35页
     ·算法流程图第35页
     ·实验结果分析第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 基于图割理论和网格候选点的三维重建方法研究第38-60页
   ·引言第38页
   ·双目立体视觉模型第38-47页
     ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系第38-40页
     ·摄像机线性模型第40-41页
     ·摄像机非线性模型第41-42页
     ·摄像机标定实验第42-47页
   ·三维网格候选点的构建第47-51页
     ·候选点空间范围的确定第47-48页
     ·候选点匹配原理第48-50页
     ·三维网格候选点的建立第50-51页
   ·基于图割理论和网格候选点的三维重建方法第51-58页
     ·图割理论在立体视觉中的应用第51页
     ·能量函数的构造第51-53页
     ·实验结果及分析第53-58页
   ·本章小结第58-60页
结论第60-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第67-68页
致谢第68-69页
作者简介第69页

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