双目视觉下目标的特征提取与匹配算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 目标检测领域研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 双目视觉领域研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容 | 第10页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 理论基础 | 第12-23页 |
| 2.1 双目视觉原理 | 第12-17页 |
| 2.1.1 摄像机成像模型 | 第12-15页 |
| 2.1.2 摄像机的标定方法 | 第15-16页 |
| 2.1.3 三维成像原理 | 第16-17页 |
| 2.2 基本特征检测算法 | 第17-18页 |
| 2.3 立体匹配算法 | 第18-22页 |
| 2.4 本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于网格统计的特征检测优化算法 | 第23-35页 |
| 3.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2 特征检测算法 | 第23-29页 |
| 3.2.1 SIFT算法 | 第23-27页 |
| 3.2.2 ORB特征点检测算法 | 第27-29页 |
| 3.3 网格统计的特征检测优化算法 | 第29-31页 |
| 3.3.1 GMS算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 RANSAC算法 | 第30-31页 |
| 3.4 实验数据对比分析 | 第31-34页 |
| 3.5 本章总结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于加权中值滤波的MST立体匹配算法 | 第35-45页 |
| 4.1 局部立体匹配问题描述 | 第35页 |
| 4.2 局部立体匹配算法 | 第35-40页 |
| 4.2.1 ASW算法 | 第35-37页 |
| 4.2.2 最小生成树的立体匹配算法 | 第37-40页 |
| 4.3 加权中值滤波MST立体匹配算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验数据对比分析 | 第41-44页 |
| 4.5 本章总结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于双目视觉的目标定位算法 | 第45-53页 |
| 5.1 双目视觉下目标检测算法问题描述 | 第45页 |
| 5.2 基于特征的目标检测与定位 | 第45-48页 |
| 5.3 改进双目视觉的目标定位算法 | 第48-50页 |
| 5.4 实验数据对比分析 | 第50-52页 |
| 5.5 本章总结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 研究成果 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59-60页 |
| 图版 | 第60-62页 |
