基于GPU的立体匹配算法研究
| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 缩略语 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第11-16页 |
| ·立体视觉概论 | 第11-13页 |
| ·并行计算概述 | 第13-15页 |
| ·基于立体视觉的智能驾驶辅助系统概述 | 第15-16页 |
| ·选题意义 | 第16页 |
| ·研究目标与主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 摄像机标定与图像校准 | 第18-25页 |
| ·针孔摄像机模型 | 第18-19页 |
| ·摄像机标定 | 第19-23页 |
| ·单目摄像机标定 | 第20-22页 |
| ·立体摄像机标定 | 第22-23页 |
| ·立体图像对极线校准 | 第23-25页 |
| 第三章 立体匹配算法概述 | 第25-35页 |
| ·立体匹配基础 | 第25-28页 |
| ·立体匹配规则 | 第25-28页 |
| ·立体匹配算法 | 第28页 |
| ·动态规划算法 | 第28-30页 |
| ·置信传播算法 | 第30-32页 |
| ·图割算法 | 第32-35页 |
| 第四章 基于GPU的并行算法 | 第35-44页 |
| ·GPU通用计算 | 第35-38页 |
| ·CUDA技术概述 | 第38-39页 |
| ·CUDA模型 | 第39-41页 |
| ·CUDA编程模型 | 第39-40页 |
| ·CUDA硬件模型 | 第40-41页 |
| ·基于CUDA的计算机视觉算法 | 第41-43页 |
| ·算法描述 | 第42页 |
| ·计算机视觉算法CUDA实现示例 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 立体匹配算法的CUDA并行实现 | 第44-54页 |
| ·立体匹配算法CUDA实现基本思想 | 第44-45页 |
| ·动态规划算法的并行实现 | 第45-48页 |
| ·动态规划算法处理真实图像 | 第45-46页 |
| ·基于图像序列的动态规划算法 | 第46-47页 |
| ·动态规划算法的CUDA实现 | 第47-48页 |
| ·置信传播算法的并行实现 | 第48-52页 |
| ·置信传播算法处理真实图像 | 第48-49页 |
| ·图像预处理去除噪声 | 第49-51页 |
| ·置信传播算法的CUDA实现 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文 | 第61-62页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第62页 |
