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双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·课题来源与研究意义第11-13页
   ·Marr计算视觉理论框架及其发展第13-15页
   ·双目立体视觉的国内外研究现状及其发展方向第15-20页
     ·双目立体视觉的国内外研究现状第15-19页
     ·双目立体视觉的发展方向第19-20页
   ·选题依据与研究思路第20-23页
     ·选题依据第20-21页
     ·研究思路第21-23页
   ·研究内容与创新点第23-25页
   ·论文结构的安排第25-27页
第二章 双目立体视觉系统标定方法研究第27-54页
   ·概述第27-29页
   ·摄像机的成像模型第29-34页
     ·小孔成像原理第29-30页
     ·摄像机线性成像模型中各坐标系之间的关系第30-32页
     ·摄像机的线性成像模型第32-34页
   ·单目摄像机标定方法第34-39页
     ·基于线性模型的摄像机标定第34-37页
     ·基于非线性模型的摄像机标定第37-39页
   ·基于棋盘平面方格的半自动摄像机标定方法第39-52页
     ·模板平面与单应性矩阵的关系第40-41页
     ·单目摄像机参数的求解第41-45页
     ·平行配置双目立体视觉摄像机参数的求解第45-48页
     ·实验结果与分析第48-52页
   ·本章小结第52-54页
第三章 立体匹配策略与区域匹配算法研究第54-78页
   ·概述第54-55页
   ·立体匹配算法的约束准则及匹配策略第55-63页
     ·匹配基元的选择第55-57页
     ·立体匹配算法的约束准则第57-59页
     ·相似性测度第59-60页
     ·立体匹配策略第60-63页
   ·基于窗口代价函数的自适应窗口立体匹配算法研究第63-70页
     ·区域匹配的匹配原理第63-64页
     ·相似性测度函数的选择与改进第64-66页
     ·窗口代价函数的设计与匹配窗口的选择第66-67页
     ·整数图像技术的引入第67-68页
     ·基于窗口代价函数的自适应窗口立体匹配算法的实现第68-70页
   ·基于改进遗传算法的区域匹配算法第70-74页
     ·改进遗传算法的设计第70-73页
     ·采用矩形窗口作为匹配基元的遗传算法的实现第73-74页
   ·实验结果与分析第74-76页
   ·本章小结第76-78页
第四章 基于Harris角点与区域联合的匹配算法研究第78-94页
   ·概述第78-79页
   ·具有尺度不变的Harris特征匹配算法研究第79-86页
     ·特征匹配算法原理第79-80页
     ·经典的Harris特征提取第80-81页
     ·基于经典Harris角点的特征匹配算法的改进第81-84页
     ·具有尺度不变的Harris特征匹配算法的实现第84-86页
   ·具有尺度不变特征的Harris角点与区域联合匹配算法的实现第86-89页
     ·算法中的几个相关技术第86-88页
     ·基于改进的Harris特征与区域联合匹配算法的实现第88-89页
   ·实验结果与分析第89-93页
   ·本章小结第93-94页
第五章 深度信息提取及重建方法研究第94-114页
   ·概述第94-95页
   ·深度图的后处理方法第95-98页
     ·深度图像平滑处理的一般方法第95-97页
     ·结合原始图像的三步联合双边滤波法第97-98页
   ·基于双目视差的3D测量与深度感知方法第98-103页
     ·双目立体视觉成像系统的两种结构第99页
     ·非接触式3D测量与深度感知方法第99-103页
   ·三维空间点重建算法研究与实现第103-108页
     ·三维空间点集的Delaunay三角剖分算法第104-106页
     ·基于深度图像的三维重建流程第106-107页
     ·基于MFC的OpenGL开发平台的构建第107-108页
   ·实验结果与分析第108-113页
     ·深度图后续处理实验结果与分析第108-109页
     ·深度信息估计实验结果与分析第109-111页
     ·基于OpenGL的三维重建实验结果与分析第111-113页
   ·本章小结第113-114页
第六章 结论与展望第114-118页
   ·论文工作总结第114-116页
   ·下一步的研究计划第116-117页
   ·结束语第117-118页
致谢第118-119页
参考文献第119-130页
攻读博士学位期间主要的研究成果第130-131页

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