面向三维可视通讯的立体匹配方法
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-15页 |
第一章 绪论 | 第15-31页 |
·立体视觉的研究历史 | 第16-18页 |
·立体视觉机制 | 第16页 |
·立体视觉模拟 | 第16-18页 |
·立体视觉应用 | 第18页 |
·立体匹配的研究现状 | 第18-24页 |
·视图几何关系 | 第19页 |
·特征提取 | 第19-20页 |
·特征匹配 | 第20页 |
·稠密匹配 | 第20-23页 |
·马尔科夫随机场 | 第23-24页 |
·立体匹配的新兴应用领域 | 第24-27页 |
·基于图像绘制 | 第25-26页 |
·三维可视通讯 | 第26-27页 |
·新兴应用的特点 | 第27页 |
·本文的研究内容和结构安排 | 第27-31页 |
·本文的研究内容 | 第27-28页 |
·本文的结构安排 | 第28-31页 |
第二章 立体匹配理论基础 | 第31-47页 |
·立体匹配的几何基础 | 第31-35页 |
·对应与三角测量 | 第31-32页 |
·极线几何 | 第32-33页 |
·立体校正 | 第33-35页 |
·对应问题的求解 | 第35-37页 |
·特征对应与稠密对应 | 第35页 |
·视差场与深度图 | 第35-36页 |
·基本假设 | 第36-37页 |
·稠密对应算法的四个计算步骤 | 第37-38页 |
·马尔科夫随机场 | 第38-45页 |
·图模型 | 第38-40页 |
·马尔科夫随机场与吉布斯随机场 | 第40-41页 |
·马尔科夫随机场的贝叶斯标号 | 第41-43页 |
·能量极小化问题的求解方法 | 第43-45页 |
·像素标号问题与立体对应问题 | 第45-46页 |
·像素标号问题 | 第45页 |
·立体对应作为像素标号问题 | 第45-46页 |
·小结 | 第46-47页 |
第三章 像素标号的二分法 | 第47-71页 |
·二值标号与多值标号 | 第47-51页 |
·二值标号 | 第47-49页 |
·多值标号 | 第49-51页 |
·利用两类分类实现多值标号 | 第51-55页 |
·现有标号方法的缺陷 | 第51-52页 |
·标号与分类 | 第52-54页 |
·分类过程的概率解释 | 第54-55页 |
·能量函数的构造和极小化 | 第55-61页 |
·数据项 | 第55页 |
·光滑项 | 第55-61页 |
·置位算法 | 第61-62页 |
·实验结果 | 第62-64页 |
·匹配过程 | 第62-63页 |
·匹配质量 | 第63-64页 |
·匹配效率 | 第64页 |
·小结 | 第64-71页 |
第四章 双层立体匹配方法 | 第71-95页 |
·分层立体匹配 | 第71-73页 |
·方法回顾 | 第71-72页 |
·方法剖析 | 第72页 |
·方法优缺点 | 第72-73页 |
·双层立体匹配 | 第73-80页 |
·问题表述 | 第73-75页 |
·前景层匹配和背景层匹配 | 第75-76页 |
·前景层与背景层组合 | 第76-77页 |
·前景和背景区域的相互影响 | 第77-79页 |
·与现有方法的比较 | 第79-80页 |
·多线索信息融合 | 第80-83页 |
·颜色信息 | 第81页 |
·对照度与形状信息 | 第81-82页 |
·融合模型 | 第82-83页 |
·算法框架 | 第83-84页 |
·实验结果 | 第84-86页 |
·匹配过程 | 第84-85页 |
·匹配质量和效率 | 第85-86页 |
·多线索信息融合的作用 | 第86页 |
·小结 | 第86-95页 |
第五章 三维可视通讯关键技术研究 | 第95-111页 |
·三维可视通讯关键技术简介 | 第95-96页 |
·凝视校正 | 第96-102页 |
·问题背景 | 第96-97页 |
·解决方法 | 第97-101页 |
·实验结果 | 第101-102页 |
·前景背景分离 | 第102-104页 |
·问题背景 | 第102页 |
·解决方法 | 第102-103页 |
·实验结果 | 第103-104页 |
·小结 | 第104-111页 |
第六章 总结与展望 | 第111-114页 |
·本文贡献 | 第111-112页 |
·进一步工作 | 第112-113页 |
·展望 | 第113-114页 |
参考文献 | 第114-122页 |
攻读博士学位期间发表论文列表 | 第122-123页 |
致谢 | 第123页 |