| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 双目立体视觉系统 | 第15-20页 |
| 2.1 双目立体视觉系统 | 第15-18页 |
| 2.2 摄像机图像的校正 | 第18页 |
| 2.3 立体匹配与三维重建 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 立体匹配方法介绍 | 第20-28页 |
| 3.1 立体匹配方法 | 第20-25页 |
| 3.1.1 局部立体匹配方法 | 第21-22页 |
| 3.1.2 全局立体匹配方法 | 第22-23页 |
| 3.1.3 基于图像分割的全局立体匹配方法 | 第23-25页 |
| 3.2 立体匹配中存在的问题 | 第25-26页 |
| 3.3 立体匹配数据库与评价标准 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于优化加权核K-means聚类初始中心点的SLIC图像分割算法 | 第28-39页 |
| 4.1 超像素分割算法 | 第28-29页 |
| 4.2 SLIC超像素分割算法 | 第29-30页 |
| 4.3 WKK-SLIC超像素分割算法 | 第30-38页 |
| 4.3.1 引入核函数来近似相似性度量 | 第31-34页 |
| 4.3.2 结合密度敏感的相似性度量启发地生成K-means聚类中心 | 第34-35页 |
| 4.3.3 WKK-SLIC超像素分割算法 | 第35页 |
| 4.3.4 WKK-SLIC算法与SLIC算法实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 基于WKK-SLIC超像素分割的LBP立体匹配算法 | 第39-46页 |
| 5.1 算法流程 | 第40页 |
| 5.2 WKK-SLIC超像素分割 | 第40-41页 |
| 5.3 视差计算 | 第41-42页 |
| 5.4 视差平面估计 | 第42页 |
| 5.5 视差平面优化 | 第42-43页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第43-45页 |
| 5.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 图版 | 第55-56页 |
