基于分步思想的立体图像匹配算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题的研究现状概述 | 第11-16页 |
| ·论文的组织结构和主要工作 | 第16-18页 |
| 第2章 基于噪声检测的自适应中值滤波 | 第18-28页 |
| ·基于中值滤波的图像噪声处理问题 | 第18-19页 |
| ·一维信号的自适应冲激噪声滤波算法 | 第19-20页 |
| ·基于噪声检测的自适应图像中值滤波算法 | 第20-22页 |
| ·实验结果 | 第22-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于改进Barnard特征的图像匹配算法 | 第28-44页 |
| ·基于特征的图像匹配算法 | 第28-29页 |
| ·图像特征提取算法 | 第29-31页 |
| ·Harris角点提取算法及其数学分析 | 第29-30页 |
| ·R. Deriche 特征提取算法 | 第30-31页 |
| ·Barnard-LoG 图像特征提取算法 | 第31-33页 |
| ·实验结果 | 第33-38页 |
| ·Harris 和Deriche算法的实验结果 | 第33-35页 |
| ·改进Barnard–LoG 算法的特征提取结果 | 第35-38页 |
| ·基于Barnard-LoG特征的图像匹配算法 | 第38-43页 |
| ·基于阈值处理的待匹配点的判定 | 第39页 |
| ·双向匹配过程的匹配点集的选择策略 | 第39-40页 |
| ·基于Ransac的外点排除 | 第40-41页 |
| ·实验结果 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于增量思想对图像互相关计算的改进 | 第44-55页 |
| ·基于增量的图像互相关算法优化策略 | 第44-46页 |
| ·基于增量关系改进计算方法的原理和思想 | 第44-46页 |
| ·图像相似性关系的计算方法 | 第46-48页 |
| ·SSD 和 SAD 的计算思想 | 第46-47页 |
| ·图像互相关计算方法的计算思想 | 第47-48页 |
| ·基于增量的方法的改进实现 | 第48-54页 |
| ·SAD 的优化算法 | 第48页 |
| ·改进的SSD算法 | 第48-49页 |
| ·改进的互相关计算方法 | 第49-50页 |
| ·实验对比结果 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于分步思想的区域匹配算法 | 第55-65页 |
| ·概述 | 第55-56页 |
| ·基于分步思想的区域匹配算法 | 第56-61页 |
| ·基于特征匹配的预匹配 | 第56-58页 |
| ·区域匹配搜索空间的估计计算算法 | 第58页 |
| ·区域匹配的单步计算策略 | 第58-60页 |
| ·改进的精度提高算法 | 第60-61页 |
| ·存储可复用互相关值降低计算时间的方法 | 第61页 |
| ·实验结果 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 总结和展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
