| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 立体影像匹配算法综述 | 第12-24页 |
| 2.1 立体匹配算法原理 | 第12-15页 |
| 2.1.1 立体视觉原理 | 第12-14页 |
| 2.1.2 立体影像匹配 | 第14-15页 |
| 2.2 立体匹配约束及相似性判断标准 | 第15-16页 |
| 2.2.1 立体匹配约束 | 第15页 |
| 2.2.2 相似性判断标准 | 第15-16页 |
| 2.3 局部约束算法 | 第16-17页 |
| 2.3.1 区域匹配算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 特征匹配算法 | 第17页 |
| 2.3.3 局部相位匹配 | 第17页 |
| 2.4 全局约束算法 | 第17-23页 |
| 2.4.1 动态规划算法 | 第18-19页 |
| 2.4.2 图割算法 | 第19-21页 |
| 2.4.3 其他全局算法 | 第21-23页 |
| 2.5 影像立体匹配面临的挑战 | 第23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 改进的置信传播匹配算法 | 第24-32页 |
| 3.1 置信传播算法理论基础 | 第24-26页 |
| 3.1.1 马尔科夫随机场 | 第24-25页 |
| 3.1.2 立体匹配的马尔科夫模型 | 第25-26页 |
| 3.2 置信传播算法基础 | 第26-28页 |
| 3.2.1 消息和置信度传输 | 第27-28页 |
| 3.3 置信传播算法改进 | 第28-31页 |
| 3.3.1 算法改进分析 | 第28-29页 |
| 3.3.2 BP算法优化 | 第29-31页 |
| 3.3.3 置信传播算法的遮挡剔除 | 第31页 |
| 3.4 本章小节 | 第31-32页 |
| 第4章 基于图像分割的置信传播算法 | 第32-45页 |
| 4.1 基于均值偏移算法的图像区域分割 | 第32-35页 |
| 4.1.1 Mean Shift理论 | 第32-34页 |
| 4.1.2 基于Mean Shift算法的影像分割 | 第34-35页 |
| 4.2 基于非局部代价聚合的初始匹配 | 第35-38页 |
| 4.3 视差平面拟合 | 第38-41页 |
| 4.3.1 区域分类 | 第38-39页 |
| 4.3.2 可靠区域视差平面拟合 | 第39页 |
| 4.3.3 区域合并和模板集更新 | 第39-41页 |
| 4.4 基于置信传播算法的视差平面全局分配 | 第41-44页 |
| 4.4.1 区域间平滑代价的定义 | 第42页 |
| 4.4.2 区域内匹配代价的定义 | 第42页 |
| 4.4.3 消息和置信度传输 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 实验与分析 | 第45-58页 |
| 5.1 MIDDLEBURY标准影像库实验与分析 | 第45-51页 |
| 5.2 地面建筑物影像实验与分析 | 第51-55页 |
| 5.3 无人机影像及ZY_3 号三线阵影像实验与分析 | 第55-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 总结 | 第58页 |
| 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |