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基于图像分割的双目图像匹配技术研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 课题来源第11页
    1.2 课题研究的背景及其意义第11-12页
    1.3 双目视觉的应用及研究现状第12-13页
    1.4 双目视觉的关键技术第13-20页
        1.4.1 摄像机标定第13-14页
        1.4.2 双目图像匹配第14-19页
        1.4.3 三维重构第19-20页
    1.5 双目图像匹配评价标准及测试平台第20-23页
        1.5.1 双目图像匹配评价标准第20-21页
        1.5.2 测试平台第21-23页
    1.6 总结第23页
    1.7 论文内容及其组织结构第23-25页
第二章 基于区域的图像分割算法第25-41页
    2.1 基于面模型拟合的图像分割算法第25-32页
        2.1.1 概述第25-26页
        2.1.2 面拟合模型第26页
        2.1.3 面拟合第26-28页
        2.1.4 区域生长与合并第28-29页
        2.1.5 分割算法步骤第29-30页
        2.1.6 实验结果第30-32页
        2.1.7 结论第32页
    2.2 基于区域生长的彩色图像精确分割算法第32-40页
        2.2.1 概述第33页
        2.2.2 彩色图像分割方法第33-38页
        2.2.3 相邻区域合并第38页
        2.2.4 实验结果第38-39页
        2.2.5 结论第39-40页
    2.3 本章小结第40-41页
第三章 基于颜色和分割的双目图像匹配算法第41-55页
    3.1 双目图像匹配的原理第41-44页
    3.2 双目图像匹配的重要内容第44-46页
        3.2.1 匹配基元的选择第44页
        3.2.2 匹配约束第44-45页
        3.2.3 相似性测度第45-46页
    3.3 基于RGB信息的双目图像匹配概述第46页
    3.4 图像的RGB和HSV空间模型及其转换第46-48页
        3.4.1 RGB模型第46-47页
        3.4.2 HSV模型第47页
        3.4.3 RGB模型转换到HSV模型第47-48页
    3.5 相似度测量函数第48-49页
    3.6 图像分割第49页
    3.7 修正视差图第49-50页
    3.8 匹配算法步骤第50-51页
    3.9 实验结果与实验分析第51-54页
        3.9.1 实验结果第51-52页
        3.9.2 实验分析第52-54页
    3.10 结论第54页
    3.11 本章小结第54-55页
第四章 基于区域的双目图像匹配算法第55-69页
    4.1 概述第55-56页
    4.2 图像分割第56-58页
    4.3 矩和重心第58页
    4.4 Hub不变矩第58-59页
    4.5 区域的平均灰度第59页
    4.6 区域匹配费用函数第59-61页
    4.7 交叉检验第61页
    4.8 相对位置约束第61-62页
    4.9 匹配算法步骤第62-63页
    4.10 实验结果与分析第63-68页
        4.10.1 实验结果第63-65页
        4.10.2 实验分析第65-68页
    4.11 结论第68页
    4.12 本章小结第68-69页
第五章 基于四邻域的BP匹配算法第69-81页
    5.1 概述第69-70页
    5.2 置信传播(BP)匹配算法的原理第70-72页
    5.3 能量函数的构造第72-75页
        5.3.1 平滑项的构造第73-75页
        5.3.2 数据项的构造第75页
    5.4 匹配算法步骤第75-76页
    5.5 实验结果与实验分析第76-79页
        5.5.1 实验结果第76-77页
        5.5.2 实验分析第77-79页
    5.6 结论第79页
    5.7 本章小结第79-81页
第六章 结论第81-85页
    6.1 工作总结第81-82页
    6.2 论文的创新点第82页
    6.3 结论第82-83页
    6.4 前景展望第83-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-93页
附录 攻读硕士学位期间发表的论文第93页

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