双目视觉立体匹配方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 立体匹配的问题与难点 | 第12-13页 |
| 1.4 本文内容及组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 基于相似性测度模型的局部立体匹配算法 | 第16-36页 |
| 2.1 视差原理 | 第16页 |
| 2.2 局部立体匹配算法框架 | 第16-17页 |
| 2.3 相似性测度函数 | 第17-19页 |
| 2.4 基于相似性测度模型的局部算法 | 第19-26页 |
| 2.4.1 算法的基本思想 | 第19-20页 |
| 2.4.2 算法的流程 | 第20-21页 |
| 2.4.3 基于相似性测度模型的匹配代价 | 第21-24页 |
| 2.4.4 基于双边滤波的自适应代价聚合 | 第24-25页 |
| 2.4.5 基于快速加权中值滤波的视差优化 | 第25-26页 |
| 2.5 实验与分析 | 第26-34页 |
| 2.5.1 实验评价标准 | 第26-27页 |
| 2.5.2 实验环境 | 第27页 |
| 2.5.3 实验数据 | 第27-29页 |
| 2.5.4 实验内容 | 第29页 |
| 2.5.5 结果分析 | 第29-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于边缘检测的全局立体匹配算法 | 第36-52页 |
| 3.1 边缘检测方法 | 第36-38页 |
| 3.2 全局立体匹配算法框架 | 第38-40页 |
| 3.3 基于边缘检测的全局立体匹配算法 | 第40-46页 |
| 3.3.1 算法的基本思想 | 第40-41页 |
| 3.3.2 算法的流程 | 第41-42页 |
| 3.3.3 算法的实现过程 | 第42-46页 |
| 3.4 实验与分析 | 第46-50页 |
| 3.4.1 实验数据及内容 | 第46页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第46-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 基于遥感影像的立体匹配实验 | 第52-60页 |
| 4.1 遥感影像 | 第52页 |
| 4.2 极线校正 | 第52-54页 |
| 4.2.1 摄像机仿射模型 | 第52-53页 |
| 4.2.2 仿射尺度不变特征变换 | 第53-54页 |
| 4.3 高程计算 | 第54-55页 |
| 4.4 实验与分析 | 第55-59页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第55-56页 |
| 4.4.2 实验内容 | 第56-58页 |
| 4.4.3 结果分析 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
