| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-17页 |
| 1.1.1 立体视觉概述 | 第12-13页 |
| 1.1.2 双目立体视觉及立体匹配技术 | 第13-14页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 | 第19-20页 |
| 第2章 双目立体视觉系统 | 第20-32页 |
| 2.1 摄像机成像原理 | 第20-24页 |
| 2.1.1 相关坐标系 | 第20-22页 |
| 2.1.2 针孔模型 | 第22页 |
| 2.1.3 非线性摄像机模型 | 第22-23页 |
| 2.1.4 各坐标系转换关系 | 第23-24页 |
| 2.2 双目立体视觉原理 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基本概念和模型 | 第24-26页 |
| 2.2.2 极线几何 | 第26-27页 |
| 2.3 双目视觉系统模块 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 立体匹配技术研究 | 第32-60页 |
| 3.1 立体匹配研究内容 | 第32-41页 |
| 3.1.1 匹配基元的选取 | 第32-33页 |
| 3.1.2 相似度测量函数 | 第33-39页 |
| 3.1.3 基本假设和约束 | 第39-40页 |
| 3.1.4 立体匹配策略 | 第40-41页 |
| 3.2 立体匹配的基本步骤 | 第41-45页 |
| 3.2.1 匹配代价的计算 | 第41页 |
| 3.2.2 匹配代价的聚合 | 第41-42页 |
| 3.2.3 视差计算/优化 | 第42-43页 |
| 3.2.4 视差精细化 | 第43-45页 |
| 3.3 立体算法的分类与比较 | 第45-57页 |
| 3.3.1 立体算法的分类 | 第45-46页 |
| 3.3.2 局部立体匹配算法 | 第46-54页 |
| 3.3.3 全局立体匹配算法 | 第54-56页 |
| 3.3.4 半全局立体匹配算法 | 第56-57页 |
| 3.4 立体匹配评价标准 | 第57-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于ETCensus与WEJBF改进的快速全局匹配算法 | 第60-72页 |
| 4.1 基于ETCensus的匹配代价计算 | 第60-63页 |
| 4.1.1 ETCensus | 第61-63页 |
| 4.1.2 匹配代价计算 | 第63页 |
| 4.2 匹配代价聚合与视差优化 | 第63-65页 |
| 4.2.1 匹配代价聚合 | 第63-64页 |
| 4.2.2 基于自适应随机游走的视差优化 | 第64-65页 |
| 4.3 基于小波多尺度边缘检测的联合双边滤波视差精细化技术 | 第65-71页 |
| 4.3.1 小波多尺度边缘检测 | 第66-67页 |
| 4.3.2 联合双边滤波(JBF) | 第67-69页 |
| 4.3.3 基于小波多尺度边缘检测的联合双边滤波(WEJBF) | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第72-80页 |
| 5.1 实验参数设置 | 第72页 |
| 5.2 Middlebury测试平台 | 第72-74页 |
| 5.3 KITTI测试平台 | 第74-77页 |
| 5.4 视频测试 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 结论 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86页 |
