基于立体视觉的深度信息恢复技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·立体视觉研究概况 | 第9-12页 |
| ·Marr 计算视觉理论框架 | 第9-10页 |
| ·立体视觉过程 | 第10-12页 |
| ·国内外立体视觉研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题选题背景与主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·选题背景 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第二章 立体视觉成像模型及摄像机标定 | 第15-23页 |
| ·视觉对深度的感知 | 第15-16页 |
| ·单眼线索 | 第15页 |
| ·双眼线索 | 第15-16页 |
| ·立体视觉对深度的感知 | 第16页 |
| ·摄像机标定技术 | 第16-22页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第17页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第17-19页 |
| ·传统摄像机标定方法 | 第19页 |
| ·摄像机自标定方法 | 第19-20页 |
| ·一种改进的摄像机标定方法 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像预处理 | 第23-34页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·图像平滑 | 第23-26页 |
| ·均值滤波法 | 第23-24页 |
| ·中值滤波法 | 第24-25页 |
| ·自适应平滑法 | 第25-26页 |
| ·三种平滑方法的比较 | 第26页 |
| ·边缘检测 | 第26-33页 |
| ·图像的边缘 | 第26-27页 |
| ·几种边缘检测算子 | 第27-30页 |
| ·各种微分算子抗噪声实验 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 图像分割和目标特征提取 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·图像二值化 | 第35-36页 |
| ·图像直方图分析法 | 第35页 |
| ·类判别分析法 | 第35-36页 |
| ·图像边缘细化 | 第36-39页 |
| ·HSCP 算法 | 第36-37页 |
| ·CPETA 算法 | 第37-39页 |
| ·确定感兴趣区域(AOI) | 第39-42页 |
| ·Hough 变换原理 | 第39-41页 |
| ·利用Hough 变换确定感兴趣区域 | 第41-42页 |
| ·目标提取 | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 图像的立体匹配及深度信息恢复 | 第44-53页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·立体匹配的内容 | 第44-46页 |
| ·选择匹配基元 | 第44-45页 |
| ·匹配准则 | 第45-46页 |
| ·算法结构 | 第46页 |
| ·立体匹配的基本方法 | 第46-49页 |
| ·基于面积的匹配 | 第46-47页 |
| ·基于特征的匹配 | 第47-49页 |
| ·匹配的层次化方法 | 第49页 |
| ·基于特征约束的模板匹配方法 | 第49-51页 |
| ·深度信息恢复 | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 结束语 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录 读研期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 中文详细摘要 | 第58-63页 |
