| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·匹配算法的研究现状 | 第11-14页 |
| ·基于灰度相关的匹配算法 | 第11-12页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第12页 |
| ·基于模板的匹配算法 | 第12页 |
| ·基于变换域的匹配算法 | 第12-13页 |
| ·立体匹配算法 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 双目视觉原理 | 第16-24页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·人的视觉模型 | 第16-18页 |
| ·视觉系统的组成 | 第16-17页 |
| ·视觉计算模型 | 第17-18页 |
| ·双目立体视觉原理 | 第18-21页 |
| ·立体视觉的关键技术 | 第21-22页 |
| ·立体视觉存在的问题 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于互信息的模板匹配算法研究 | 第24-39页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·模板匹配的基本原理 | 第24-29页 |
| ·模板匹配的方法 | 第25-26页 |
| ·模板匹配的过程 | 第26-29页 |
| ·基于互信息的模板匹配算法 | 第29-32页 |
| ·信息熵 | 第29页 |
| ·基于互信息的匹配方法 | 第29-31页 |
| ·基于互信息的模板匹配算法 | 第31-32页 |
| ·改进的互信息快速算法 | 第32-38页 |
| ·最大熵阈值分割原理 | 第33页 |
| ·基于最大信息熵图像分割阈值迭代算法 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于图切割的置信传播立体匹配算法研究 | 第39-58页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·立体匹配主要内容 | 第39-41页 |
| ·立体匹配算法 | 第41-43页 |
| ·局部立体匹配算法 | 第41-42页 |
| ·全局立体匹配算法 | 第42页 |
| ·基于图像分割的全局立体匹配算法 | 第42-43页 |
| ·图切割方法 | 第43-46页 |
| ·基于阈值选择的图切割法 | 第43-44页 |
| ·基于区域的图切割法 | 第44页 |
| ·本文的图切割法 | 第44-46页 |
| ·置信传播算法原理 | 第46-51页 |
| ·马尔科夫随机场模型 | 第47-48页 |
| ·置信传播理论 | 第48-50页 |
| ·置信传播算法原理 | 第50-51页 |
| ·基于图切割和自适应相似度测量的置信传播立体匹配算法 | 第51-57页 |
| ·图像分割 | 第52-53页 |
| ·像素领域的局部匹配 | 第53-54页 |
| ·视差值的估计 | 第54-55页 |
| ·视差值的赋值 | 第55页 |
| ·实验结果 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·全文工作总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |