高清3D电子内窥镜图像处理系统研究与开发
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 3D电子内窥镜发展现状介绍 | 第11-17页 |
| 1.2 本论文的研究内容及研究意义 | 第17-19页 |
| 1.3 论文结构框架 | 第19-21页 |
| 第2章 高清3D电子内窥镜图像处理系统方案 | 第21-31页 |
| 2.1 图像数据的采集 | 第21-23页 |
| 2.2 图像数据的预处理 | 第23-29页 |
| 2.2.1 自动校准的研究 | 第23-27页 |
| 2.2.2 自动测光的研究 | 第27-29页 |
| 2.3 双通道图像数据的同步显示 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 高清3D电子内窥镜自动白平衡算法的研究 | 第31-39页 |
| 3.1 自动白平衡算法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 基于无色差表面的自动白平衡算法原理 | 第32页 |
| 3.3 自动白平衡算法实现 | 第32-35页 |
| 3.3.1 算法总体描述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 无色差点提取算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 光照色度的估计 | 第34页 |
| 3.3.4 校正图像颜色 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第35-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 高清3D电子内窥镜立体匹配的研究 | 第39-60页 |
| 4.1 立体匹配基本原理 | 第39-42页 |
| 4.1.1 匹配约束 | 第39-41页 |
| 4.1.2 匹配基元 | 第41-42页 |
| 4.2 立体匹配算法探究 | 第42-47页 |
| 4.2.1 几种传统的立体匹配算法 | 第42-44页 |
| 4.2.1.1 基于距离的相似度评价函数 | 第42页 |
| 4.2.1.2 基于相关度的相似度评价函数 | 第42页 |
| 4.2.1.3 基于非参数的相似度评价函数 | 第42-44页 |
| 4.2.2 几种传统立体匹配算法效果图 | 第44-47页 |
| 4.3 高清3D电子内窥镜立体匹配算法具体实现 | 第47-49页 |
| 4.4 基于双目立体视觉的深度计算 | 第49-53页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第53-59页 |
| 4.5.1 算法验证 | 第53-55页 |
| 4.5.2 系统拍摄场景图测试 | 第55-57页 |
| 4.5.3 深度计算实验结果误差分析 | 第57-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者简历 | 第65页 |
