显微立体视觉系统中立体匹配的研究
| 第一章 绪论 | 第1-22页 |
| 1-1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1-2 显微立体视觉概述 | 第7-17页 |
| 1-2-1 立体视觉研究概况 | 第7-17页 |
| 1-2-1-1 立体视觉发展及分类 | 第7-8页 |
| 1-2-1-2 立体视觉系统的组成 | 第8-9页 |
| 1-2-1-3 显微立体视觉的研究现状 | 第9-17页 |
| 1-3 显微立体匹配 | 第17-21页 |
| 1-3-1 匹配的本质问题 | 第17-18页 |
| 1-3-2 匹配的基本约束 | 第18页 |
| 1-3-3 相似性测度 | 第18页 |
| 1-3-4 匹配策略 | 第18页 |
| 1-3-5 立体匹配算法研究现状及存在的问题 | 第18-21页 |
| 1-4 本文主要研究内容 | 第21-22页 |
| 第二章 特征提取 | 第22-33页 |
| 2-1 引言 | 第22页 |
| 2-2 图像预处理 | 第22-27页 |
| 2-2-1 图像的平滑 | 第22-25页 |
| 2-2-1-1 邻域平均法 | 第22-23页 |
| 2-2-1-2 中值滤波法 | 第23页 |
| 2-2-1-3 频率域平滑 | 第23-24页 |
| 2-2-1-4 高斯平滑滤波 | 第24-25页 |
| 2-2-2 图像增强 | 第25-27页 |
| 2-3 图像特征提取 | 第27-32页 |
| 2-3-1 边缘特征检测 | 第27-32页 |
| 2-3-2 邻域特征提取 | 第32页 |
| 2-4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 立体匹配 | 第33-51页 |
| 3-1 引言 | 第33页 |
| 3-2 摄像机模型与坐标系 | 第33-37页 |
| 3-2-1 立体视觉成像基本模型 | 第33-35页 |
| 3-2-2 立体视觉的坐标系与通用摄像机模型 | 第35-37页 |
| 3-3 立体匹配的基本问题 | 第37-38页 |
| 3-4 匹配基元的选取 | 第38-39页 |
| 3-4-1 匹配基元的定义和分类 | 第38页 |
| 3-4-2 显微视觉图像的特点 | 第38-39页 |
| 3-4-3 显微视觉图像中匹配基元选取 | 第39页 |
| 3-5 约束条件 | 第39-43页 |
| 3-5-1 极线约束条件 | 第39-42页 |
| 3-5-2 视差约束条件 | 第42页 |
| 3-5-3 唯一性约束 | 第42-43页 |
| 3-6 匹配测度方法 | 第43-45页 |
| 3-6-1 基于区域的匹配算法 | 第43-44页 |
| 3-6-2 基于邻域特征的匹配算法 | 第44-45页 |
| 3-7 匹配策略 | 第45-48页 |
| 3-8 误匹配的估计和评价 | 第48页 |
| 3-9 深度恢复原理及匹配结果显示 | 第48-50页 |
| 3-9-1 深度恢复原理 | 第48-49页 |
| 3-9-2 匹配结果显示 | 第49-50页 |
| 3-10 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 论文总结和展望 | 第51-53页 |
| 4-1 论文总结 | 第51页 |
| 4-2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
