| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·立体匹配算法的研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文的主要研究内容及结构 | 第12-14页 |
| 第二章 立体匹配基本理论 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·立体匹配的原理与流程 | 第14-16页 |
| ·立体匹配的原理 | 第14-16页 |
| ·立体匹配的流程 | 第16页 |
| ·立体匹配的研究内容 | 第16-21页 |
| ·立体匹配的基本约束 | 第17-18页 |
| ·特征空间 | 第18-19页 |
| ·搜索空间 | 第19页 |
| ·搜索策略 | 第19-20页 |
| ·相似性度量 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 特征点提取算法研究及改进 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于灰度的特征点提取算法 | 第22-32页 |
| ·Moravace算子 | 第23-24页 |
| ·Forstner算子 | 第24-25页 |
| ·Harris算子 | 第25-26页 |
| ·SUSAN算子 | 第26-28页 |
| ·几种算子的性能评价 | 第28-32页 |
| ·改进的特征点提取算法 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 局部特征描述子研究及改进 | 第36-43页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·常见的局部特征描述子 | 第36-41页 |
| ·SIFT特征描述子 | 第37-39页 |
| ·PCA-SIFT特征描述子 | 第39-40页 |
| ·GLOH特征描述子 | 第40页 |
| ·几种特征描述子的性能评价 | 第40-41页 |
| ·改进的SIFT特征描述子 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 立体匹配算法研究及改进 | 第43-56页 |
| ·经典的特征匹配算法 | 第43-47页 |
| ·经典的基于Harris角点的特征匹配算法 | 第43页 |
| ·SIFT特征匹配算法 | 第43-47页 |
| ·基于Harris角点和SIFT特征描述子的立体匹配算法 | 第47-50页 |
| ·基于Harris角点和SIFT特征描述子的立体匹配算法原理 | 第47-48页 |
| ·基于Harris角点和SIFT特征描述子的立体匹配算法实现 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-54页 |
| ·标准图像对的实验结果与分析 | 第50-53页 |
| ·采集图像对的实验结果与分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录：部分算法源代码 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第69页 |
