基于双目视觉立体匹配算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题来源 | 第8页 |
| 1.2 课题研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外相关领域研究现状综述 | 第9-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.3 立体匹配中存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 双目立体视觉与摄像机标定 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 双目立体视觉概述 | 第14-17页 |
| 2.2.1 双目立体视觉系统坐标系 | 第14-15页 |
| 2.2.2 坐标系之间的变换 | 第15-16页 |
| 2.2.3 双目立体视觉模型 | 第16-17页 |
| 2.3 对极几何和视差原理 | 第17-19页 |
| 2.4 摄像机标定 | 第19-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 立体匹配算法的研究 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 立体匹配算法分类 | 第24-25页 |
| 3.3 立体匹配算法的组成 | 第25-27页 |
| 3.3.1 匹配基元 | 第25页 |
| 3.3.2 匹配准则 | 第25-26页 |
| 3.3.3 相似性测度 | 第26-27页 |
| 3.4 立体匹配算法的步骤 | 第27-34页 |
| 3.4.1 匹配函数的计算 | 第27-32页 |
| 3.4.2 匹配函数的累加 | 第32-33页 |
| 3.4.3 视差计算或优化 | 第33-34页 |
| 3.4.4 视差修正 | 第34页 |
| 3.5 评价参数 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于自适应权重的局部立体匹配算法的研究 | 第37-53页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于自适应权重的局部立体匹配算法的研究 | 第37-42页 |
| 4.2.1 基于颜色和距离信息的权重法 | 第37-39页 |
| 4.2.2 基于分割的权重法 | 第39-40页 |
| 4.2.3 自适应权重算法的缺陷 | 第40-42页 |
| 4.3 基于自适应权重算法的改进 | 第42-52页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第42-43页 |
| 4.3.2 改进后的立体匹配算法 | 第43-46页 |
| 4.3.3 视差后期处理 | 第46-50页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第50-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 立体匹配算法在障碍物检测中的应用 | 第53-62页 |
| 5.1 引言 | 第53页 |
| 5.2 深度估计 | 第53-54页 |
| 5.3 基于视差图的障碍物检测方法 | 第54-58页 |
| 5.3.1 算法流程 | 第55-56页 |
| 5.3.2 算法流程 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
