基于双目立体视觉的深度感知技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·计算机视觉概论 | 第10页 |
| ·双目立体视觉及其发展现状 | 第10-12页 |
| ·双目立体视觉关键技术概述 | 第12-15页 |
| ·论文主要内容和结构 | 第15-17页 |
| 第2章 双目立体视觉标定 | 第17-28页 |
| ·图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第17-18页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第18-19页 |
| ·非线性摄像机模型 | 第19-20页 |
| ·立体视觉的摄像机标定 | 第20-27页 |
| ·摄像机标定 | 第21-24页 |
| ·摄像机畸变参数和立体平台外参数的确定 | 第24-25页 |
| ·标定实验结果及分析 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 立体视觉图像预处理 | 第28-38页 |
| ·图像对极线校正 | 第28-31页 |
| ·双目摄像机的极线校正 | 第29-30页 |
| ·极线校正实验结果及分析 | 第30-31页 |
| ·图像质量增强 | 第31-37页 |
| ·图像对亮度差异校正 | 第32-34页 |
| ·图像去噪 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 立体匹配技术 | 第38-66页 |
| ·立体匹配技术概述 | 第38-47页 |
| ·自适应权重局部算法研究 | 第47-51页 |
| ·自适应窗口局部算法 | 第47-49页 |
| ·空间距离和颜色距离 | 第49-51页 |
| ·全局优化算法研究 | 第51-56页 |
| ·基于马尔可夫随机场的全局算法 | 第51-54页 |
| ·动态规划算法 | 第54-56页 |
| ·基于自适应权重的全局匹配算法 | 第56-65页 |
| ·Mean Shift 图像分割 | 第58-61页 |
| ·基于图像分割的自适应权重局部立体匹配 | 第61-62页 |
| ·动态规划全局搜索算法 | 第62-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于双目立体视觉的目标深度恢复 | 第66-75页 |
| ·目标深度恢复技术 | 第66-68页 |
| ·基于旋翼无人机的目标深度感知实验 | 第68-74页 |
| ·实验平台 | 第69-70页 |
| ·深度感知实验 | 第70-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 总结和展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
