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基于深度图像信息的视觉目标自遮挡检测方法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-17页
   ·课题研究背景第11-13页
   ·课题研究意义第13-14页
   ·自遮挡检测方法的研究现状第14-15页
   ·论文的研究内容及结构安排第15-17页
     ·研究内容第15-16页
     ·结构安排第16-17页
第2章 深度图像基础知识第17-29页
   ·引言第17页
   ·深度图像的概念第17-18页
   ·深度图像的获取第18-25页
     ·基于三角测量原理第19-20页
     ·基于雷达工作原理第20-21页
     ·基于莫尔干涉测量原理第21-22页
     ·双眼/多眼系统第22页
     ·散焦测距第22-23页
     ·结构光成像第23-25页
     ·3DV 系统第25页
   ·深度图像预处理第25-27页
     ·邻域平均第25-26页
     ·加权平均第26-27页
     ·选择平均第27页
   ·本章小结第27-29页
第3章 基于平均曲率及深度信息的自遮挡检测方法第29-43页
   ·引言第29页
   ·深度图像的表示第29-30页
   ·自遮挡现象与深度图像的关系第30-31页
   ·自遮挡现象与物体表面平均曲率变化的关系第31-37页
     ·物体表面平均曲率的计算第31-34页
     ·物体表面平均曲率变化分析第34-36页
     ·物体表面平均曲率变化与自遮挡的检测第36-37页
   ·基于平均曲率及深度信息的自遮挡检测算法第37-42页
     ·计算平均曲率第37-39页
     ·提取自遮挡候选点第39-40页
     ·检测自遮挡第40页
     ·算法描述与算法分析第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于阈值分割及深度信息的自遮挡检测方法第43-54页
   ·引言第43页
   ·自遮挡检测与阈值分割法的关系第43-49页
     ·阈值分割法简介第43-49页
     ·阈值分割法与自遮挡的检测第49页
   ·基于最佳分割阈值迭代及深度信息的自遮挡检测算法第49-53页
     ·图像预处理第50页
     ·最佳分割阈值迭代第50-51页
     ·算法描述与算法分析第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 算法实现及实验分析第54-65页
   ·实验环境第54页
   ·基于平均曲率及深度信息的检测算法实现第54-60页
     ·实现方案第54-59页
     ·实验分析第59-60页
   ·基于最佳分割阈值迭代及深度信息的检测算法实现第60-62页
     ·实现方案第60-62页
     ·实验分析第62页
   ·两种自遮挡检测算法比较第62-64页
   ·本章小结第64-65页
结论第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第71-72页
致谢第72-73页
作者简介第73页

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