立体视觉测量的快速立体匹配方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 立体匹配技术研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 立体匹配算法的分类 | 第16-18页 |
| 1.3.1 局部最优化匹配方法 | 第17页 |
| 1.3.2 全局最优化匹配方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 立体视觉测量系统数学模型 | 第19-28页 |
| 2.1 成像模型涉及的坐标系 | 第19-21页 |
| 2.2 双目立体视觉理想数学模型 | 第21-23页 |
| 2.3 双目立体视觉一般数学模型 | 第23-25页 |
| 2.4 双目立体视觉极线几何 | 第25-27页 |
| 2.4.1 极线几何相关概念 | 第25-26页 |
| 2.4.2 极线几何方程 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 立体匹配图像前处理 | 第28-36页 |
| 3.1 图像对的立体校正 | 第28-31页 |
| 3.1.1 基础矩阵求解 | 第28-29页 |
| 3.1.2 基于基础矩阵的立体校正 | 第29-31页 |
| 3.2 边缘特征提取 | 第31-35页 |
| 3.2.1 经典的边缘特征提取算子 | 第32-33页 |
| 3.2.2 Canny边缘特征提取算子 | 第33-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 立体匹配算法设计 | 第36-55页 |
| 4.1 立体匹配约束条件 | 第36-37页 |
| 4.2 区域增长立体匹配算法 | 第37-39页 |
| 4.3 基于优质边缘特征点的立体匹配算法 | 第39-49页 |
| 4.3.1 匹配搜索策略 | 第39-42页 |
| 4.3.2 优质边缘特征点的获取 | 第42-45页 |
| 4.3.3 视差值范围的初步估计 | 第45-46页 |
| 4.3.4 非优质边缘特征点的匹配 | 第46-48页 |
| 4.3.5 图像像素点的视差修正 | 第48-49页 |
| 4.4 利用Middlebury图像算法实现 | 第49-51页 |
| 4.5 实际场景立体匹配实验 | 第51-54页 |
| 4.5.1 立视觉测量实验平台 | 第51-52页 |
| 4.5.2 实际场景的立体匹配实验 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
