| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 引言 | 第9-11页 |
| 1.1.1 三维深度相机的应用背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 三维深度相机深度获取的技术现状 | 第10-11页 |
| 1.2 基于TOF深度图像与双目立体视觉融合技术的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的目的和内容 | 第12-14页 |
| 第2章 TOF技术与双目立体视觉技术的原理 | 第14-23页 |
| 2.1 TOF面阵传感器的工作原理 | 第14-15页 |
| 2.2 TOF深度相机测量的数学模型 | 第15-16页 |
| 2.3 TOF测量优势与缺陷 | 第16-18页 |
| 2.4 双目立体视觉原理 | 第18-20页 |
| 2.5 双目立体视觉技术优势与缺陷 | 第20-21页 |
| 2.6 TOF深度图像与双目立体图像融合的技术优势 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 TOF深度图像与双目视觉融合算法原理 | 第23-35页 |
| 3.1 不同场景对比分析 | 第23-28页 |
| 3.1.1 低反射率场景 | 第23-26页 |
| 3.1.2 遮挡场景 | 第26-27页 |
| 3.1.3 强环境光场景 | 第27-28页 |
| 3.2 TOF与双目视觉融合算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 算法思路 | 第28-29页 |
| 3.2.2 TOF深度图像降噪算法处理 | 第29-30页 |
| 3.2.3 TOF深度图像与双目立体视觉融合算法处理 | 第30-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 TOF深度图像与双目视觉融合算法的软硬件实现 | 第35-47页 |
| 4.1 系统的整体架构 | 第35-36页 |
| 4.2 TOF深度图像与双目视觉融合的软件部分实现 | 第36-39页 |
| 4.2.1 系统软件设计流程介绍 | 第36-37页 |
| 4.2.2 TOF深度图像降噪算法的软件实现 | 第37-39页 |
| 4.3 TOF深度图像与双目视觉融合算法的硬件部分实现 | 第39-46页 |
| 4.3.1 TOF深度图像与双目视觉融合算法的硬件模块介绍 | 第40-41页 |
| 4.3.2 TOF深度图像与双目视觉融合算法的硬件实现 | 第41-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章实验结果分析 | 第47-54页 |
| 5.1 系统平台简介 | 第47-50页 |
| 5.1.1 软件平台 | 第47-48页 |
| 5.1.2 硬件平台 | 第48-50页 |
| 5.2 实现结果与分析 | 第50-53页 |
| 5.2.1 综合资源利用情况 | 第50页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 全文总结 | 第54-55页 |
| 6.2 课题展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第61页 |
