双目立体视觉匹配的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 研究的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.3 双目立体视觉匹配的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 双目立体匹配原理 | 第16-27页 |
| 2.1 人类立体视觉过程分析 | 第16-17页 |
| 2.2 计算机视觉原理 | 第17-19页 |
| 2.2.1 Marr的视觉理论框架 | 第17-19页 |
| 2.3 图像立体匹配概述 | 第19-23页 |
| 2.3.1 视差分析 | 第20-22页 |
| 2.3.2 图像匹配相关的变换基础分析 | 第22-23页 |
| 2.4 匹配问题中涉及到的基本约束 | 第23-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 双目立体视觉匹配算法研究与对比分析 | 第27-37页 |
| 3.1 图像立体匹配算法分类 | 第27-28页 |
| 3.2 基于区域匹配算法的对比分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 研究ABS算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 SSD、SAD、NCC算子分析 | 第29-30页 |
| 3.3 基于特征匹配算法的对比与分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 Moravec算子 | 第30-32页 |
| 3.3.2 SUSAN算子 | 第32-33页 |
| 3.3.3 Harris算子 | 第33-34页 |
| 3.4 基于全局匹配算法的对比与分析 | 第34-36页 |
| 3.4.1 动态规划算法 | 第34-35页 |
| 3.4.2 模拟退火法 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于Census的局域图像匹配研究 | 第37-51页 |
| 4.1 局域匹配算法研究 | 第37-39页 |
| 4.1.1 匹配窗口的选择 | 第38页 |
| 4.1.2 相似性测度准则 | 第38-39页 |
| 4.1.3 窗口搜索策略 | 第39页 |
| 4.2 改进的Census变换 | 第39-41页 |
| 4.3 改进后的Census算法匹配实现 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于图割法的立体匹配算法研究 | 第51-63页 |
| 5.1 基于图割法的立体匹配算法概述 | 第51页 |
| 5.2 图割基础 | 第51-55页 |
| 5.2.1 网络流 | 第51-53页 |
| 5.2.2 割与最小割 | 第53-54页 |
| 5.2.3 最大流最小割定理 | 第54-55页 |
| 5.3 基于图割法的匹配算法步骤 | 第55-59页 |
| 5.3.1 建立能量函数 | 第56-57页 |
| 5.3.2 构建网络流图及最小割的求解 | 第57-59页 |
| 5.4 计算匹配代价的改进方法 | 第59-60页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第60-62页 |
| 5.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
