基于双目视觉的立体匹配算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 双目立体视觉研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 立体匹配研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 立体匹配硬件研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 双目视觉相关理论概述 | 第15-27页 |
| 2.1 双目立体视觉基本原理 | 第15-21页 |
| 2.1.1 视差理论 | 第15-17页 |
| 2.1.2 立体匹配约束条件 | 第17-18页 |
| 2.1.3 相似性测度 | 第18-19页 |
| 2.1.4 测试数据集及评价标准 | 第19-21页 |
| 2.2 立体匹配算法研究 | 第21-22页 |
| 2.2.1 立体匹配算法分类 | 第21页 |
| 2.2.2 局部立体匹配算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 全局立体匹配算法 | 第22页 |
| 2.3 立体匹配步骤 | 第22-26页 |
| 2.3.1 匹配代价计算 | 第23-24页 |
| 2.3.2 代价聚合 | 第24页 |
| 2.3.3 计算视差 | 第24-25页 |
| 2.3.4 视差精化 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 改进梯度立体匹配算法及三维重建 | 第27-44页 |
| 3.1 改进梯度算法 | 第28-32页 |
| 3.1.1 颜色内向关 | 第28页 |
| 3.1.2 改进梯度 | 第28-29页 |
| 3.1.3 联合代价测度 | 第29-30页 |
| 3.1.4 基于引导滤波器的代价聚合 | 第30页 |
| 3.1.5 分类视差精化 | 第30-32页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第32-40页 |
| 3.2.1 改进梯度与传统梯度比较 | 第32-34页 |
| 3.2.2 匹配精度分析 | 第34-40页 |
| 3.3 三维重建 | 第40-43页 |
| 3.3.1 双目立体视觉三维重建原理 | 第40页 |
| 3.3.2 三维重建结果 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于FPGA的立体匹配算法仿真实现 | 第44-60页 |
| 4.1 系统整体结构 | 第44-45页 |
| 4.2 数据缓存模块 | 第45-47页 |
| 4.3 匹配模块 | 第47-51页 |
| 4.3.1 代价计算模块 | 第47-48页 |
| 4.3.2 WTA模块 | 第48-49页 |
| 4.3.3 匹配窗口设计 | 第49-50页 |
| 4.3.4 控制模块 | 第50-51页 |
| 4.4 后处理模块 | 第51-54页 |
| 4.4.1 左右一致性检验模块 | 第51-53页 |
| 4.4.2 视差矫正模块 | 第53-54页 |
| 4.5 主要功能模块仿真 | 第54-58页 |
| 4.5.1 匹配代价计算模块仿真 | 第55页 |
| 4.5.2 视差计算模块仿真 | 第55-57页 |
| 4.5.3 左右一致性检验模块仿真 | 第57页 |
| 4.5.4 后续处理模块仿真 | 第57-58页 |
| 4.6 仿真结果分析 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
