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基于置信传播的立体匹配技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 立体匹配关键问题和难点第10-12页
        1.2.1 立体匹配关键问题第10-11页
        1.2.2 立体匹配难点第11-12页
    1.3 置信传播立体匹配技术研究现状第12-15页
        1.3.1 能量函数的构建第12-13页
        1.3.2 置信传播算法第13-15页
    1.4 主要研究内容第15-16页
    1.5 论文的结构安排第16-17页
第2章 置信传播能量函数构建研究第17-33页
    2.1 能量函数构造分析第17-21页
        2.1.1 能量函数数据项第18-20页
        2.1.2 能量函数平滑项第20-21页
    2.2 能量函数的改进第21-23页
    2.3 改进能量函数的置信传播立体匹配实现第23-27页
        2.3.1 改进数据项的初始视差图的获取第23-26页
        2.3.2 改进能量函数的置信传播立体匹配实现第26-27页
    2.4 实验及结果分析第27-32页
        2.4.1 实验结果第28页
        2.4.2 性能分析第28-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第3章 置信传播算法研究第33-46页
    3.1 标准置信传播算法分析第33-35页
        3.1.1 标准置信传播算法思想第33-34页
        3.1.2 标准置信传播算法存在的问题第34-35页
    3.2 置信传播算法的改进第35-38页
        3.2.1 置信传播算法的优化方案第35-37页
        3.2.2 改进置信传播算法设计第37-38页
    3.3 改进置信传播算法立体匹配实现第38-41页
    3.4 实验结果及性能分析第41-45页
        3.4.1 实验结果第41-42页
        3.4.2 性能分析第42-45页
    3.5 本章小结第45-46页
第4章 欧式重建第46-59页
    4.1 欧式重建设计第46-50页
    4.2 实现及结果分析第50-58页
        4.2.1 摄像机标定和图像预处理第51-55页
        4.2.2 特征提取和极线校正第55-56页
        4.2.3 立体匹配和欧式重建第56-58页
    4.3 本章小结第58-59页
第5章 总结和展望第59-61页
    5.1 本文总结第59-60页
    5.2 未来展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-65页
攻读硕士学位期间的研究成果第65页

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