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实时双目计算机立体视觉关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
缩略词对照表第15-16页
第1章 绪论第16-28页
    1.1 研究背景及意义第16-19页
    1.2 国内外研究与发展现状第19-23页
        1.2.1 双目立体视觉算法与实现第19-22页
        1.2.2 超分辨率实现第22-23页
    1.3 本文研究成果及文章结构第23-28页
第2章 双目立体视觉基本原理第28-40页
    2.1 摄像机成像模型与标定第28-34页
        2.1.1 摄像机成像模型第28-31页
        2.1.2 摄像机参数标定第31-34页
    2.2 双目视差测距第34-38页
        2.2.1 人类视觉系统第34-36页
        2.2.2 双目立体视觉第36-38页
    2.3 本章小结第38-40页
第3章 基于tile的固定交叉树匹配算法研究第40-66页
    3.1 立体匹配算法概述第40-52页
        3.1.1 立体匹配算法简介第40-42页
        3.1.2 局部立体匹配算法第42-45页
        3.1.3 全局立体匹配算法第45-52页
    3.2 基于最小生成树的立体匹配算法第52-55页
        3.2.1 最小生成树模型第53-54页
        3.2.2 代价聚合算法第54-55页
    3.3 实时高精度立体匹配算法研究第55-61页
        3.3.1 固定树算法第56-58页
        3.3.2 基于tile的聚合算法第58-61页
    3.4 实验结果与分析第61-65页
        3.4.1 实验数据集和实验平台第61页
        3.4.2 实验结果与分析第61-65页
    3.5 本章小结第65-66页
第4章 实时立体匹配方案研究第66-94页
    4.1 实时立体匹配系统研究现状第66-75页
        4.1.1 基于CPU的立体匹配加速第66-68页
        4.1.2 基于GPU的立体匹配加速第68-70页
        4.1.3 基于FPGA的立体匹配加速第70-75页
    4.2 基于FPGA的实时立体匹配系统第75-89页
        4.2.1 控制模块第76-78页
        4.2.2 代价聚合模块第78-86页
        4.2.3 视差选择模块第86-87页
        4.2.4 立体匹配系统的SoC实现第87-89页
    4.3 实验结果与分析第89-92页
        4.3.1 立体匹配精度第89-91页
        4.3.2 立体匹配系统实时性第91-92页
    4.4 本章小结第92-94页
第5章 实时立体匹配IP设计第94-108页
    5.1 IP设计工艺与工具链第94页
    5.2 实时立体匹配IP设计第94-102页
        5.2.1 功能定义第94-95页
        5.2.2 实时立体匹配IP架构第95-102页
    5.3 IP实现流程第102-105页
    5.4 IP实现结果第105-106页
    5.5 本章小结第106-108页
第6章 实时超分辨率研究第108-128页
    6.1 实时超分辨率研究背景与现状第108-113页
        6.1.1 研究背景第108-109页
        6.1.2 超分辨率模型第109-110页
        6.1.3 单幅图像超分辨率重建算法研究现状第110-112页
        6.1.4 实时超分辨率研究现状第112-113页
    6.2 基于直接映射的快速超分辨率算法第113-116页
        6.2.1 特征学习阶段第113-115页
        6.2.2 超分辨率重建阶段第115-116页
    6.3 基于FPGA的实时超分辨率硬件实现第116-124页
        6.3.1 特征提取模块第118-119页
        6.3.2 聚类匹配模块第119-120页
        6.3.3 高分辨率图像块生成模块第120-121页
        6.3.4 高分辨率图像亮度累加模块第121-122页
        6.3.5 实时超分辨率系统的SoC实现第122-124页
    6.4 实验结果与分析第124-127页
        6.4.1 图像质量第124-126页
        6.4.2 处理速度第126-127页
    6.5 本章小结第127-128页
第7章 总结与展望第128-130页
    7.1 总结第128-129页
    7.2 展望第129-130页
参考文献第130-140页
致谢第140-142页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第142页

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