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Snake模型及立体视觉在行人检测中的应用研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
    1.3 选题依据第14-15页
    1.4 研究的主要内容第15-16页
    1.5 论文组织结构第16-17页
    1.6 本章小结第17-18页
第二章 立体视觉技术第18-31页
    2.1 摄像机透视投影模型第18-21页
        2.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系第18-20页
        2.1.2 针孔模型(线性摄像机模型)第20-21页
        2.1.3 非线性模型第21页
    2.2 双目立体视觉原理第21-25页
        2.2.1 双目立体视觉三维测量原理第22-23页
        2.2.2 双目立体视觉的数学模型第23-25页
        2.2.3 立体匹配的基本约束第25页
    2.3 立体匹配常用算法第25-30页
        2.3.1 基于区域的立体匹配第26-27页
        2.3.2 基于边缘索引的立体匹配方法第27-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 Snake模型及目标轮廓提取第31-47页
    3.1 参数式蛇模型第31-34页
    3.2 几何式Snake模型第34-35页
    3.3 其它参数式Snake模型及测试分析第35-39页
        3.3.1 气球模型第35-36页
        3.3.2 距离势能模型第36-37页
        3.3.3 GVF模型第37-39页
    3.4 抗噪Snake模型及测试分析第39-46页
        3.4.1 基于轮廓曲线的角点检测第40-41页
        3.4.2 初始轮廓线设置及自适应GVF场的建立第41-42页
        3.4.3 抗噪Snake模型构成及测试分析第42-46页
    3.5 本章小结第46-47页
第四章 Snake模型及立体视觉在行人检测中的应用第47-67页
    4.1 行人检测流程第47-48页
    4.2 实验数据来源及软件测试环境第48-51页
        4.2.1 实验数据来源第48-49页
        4.2.2 软件测试环境第49-50页
        4.2.3 实验图像读入及显示第50-51页
    4.3 基于立体视觉的ROI分割第51-61页
        4.3.1 视差提取及深度投影第51-54页
        4.3.2 基于高程的深度平面目标分割第54-58页
        4.3.3 ROI分割的实现第58-61页
    4.4 基于抗噪Snake模型的行人轮廓提取第61-66页
    4.5 基于边界特征的目标识别第66页
    4.6 本章小结第66-67页
第五章 结论与展望第67-69页
    5.1 全文总结第67-68页
    5.2 展望第68-69页
参考文献第69-74页
发表论文和参加科研情况说明第74-75页
致谢第75-76页
附录第76-91页
    附录 1:抗噪Snake模型Matlab部分子程序代码第76-82页
    附录 2:基于立体视觉的ROI分割Matlab部分子程序代码第82-91页

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