基于室内场景图像的区域立体匹配算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 局部立体匹配算法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 全局立体匹配算法 | 第11-13页 |
| 1.3 问题与难点 | 第13-15页 |
| 1.4 研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 章节安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 立体匹配算法的相关理论 | 第17-26页 |
| 2.1 立体匹配的相关理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 双目视差形成原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 视差与深度的关系 | 第18-20页 |
| 2.1.3 立体匹配概述 | 第20-21页 |
| 2.2 立体匹配评估标准 | 第21-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于稳态匹配概率的光照鲁棒立体匹配算法 | 第26-38页 |
| 3.1 光照变化对室内场景变化的影响 | 第26-27页 |
| 3.2 算法框架 | 第27页 |
| 3.3 光照鲁棒算法的提出 | 第27-34页 |
| 3.3.1 稳态匹配概率 | 第28-29页 |
| 3.3.2 重启随机游走算法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 同态滤波 | 第30-33页 |
| 3.3.4 census变换 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于改进census变换的立体匹配算法 | 第38-47页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 算法结构框图 | 第39-40页 |
| 4.3 改进的census变换 | 第40-41页 |
| 4.4 利用EDP算法重构孔洞视差 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第43-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于三维标签迭代的立体匹配算法研究 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 算法流程框图 | 第47-48页 |
| 5.3 匹配代价优化 | 第48-53页 |
| 5.3.1 超像素分割 | 第48-50页 |
| 5.3.2 标签代价函数 | 第50-51页 |
| 5.3.3 利用图割算法计算稳态标签值 | 第51-53页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第53-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录1 程序清单 | 第65-66页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
