基于双目立体视觉的图像匹配算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容和主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 图像匹配中特征提取算法研究 | 第16-30页 |
| 2.1 图像匹配技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 图像匹配的一般流程 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图像匹配的三要素 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像匹配性能及其复杂性 | 第18-19页 |
| 2.2 经典特征点提取算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 SIFT特征检测算子 | 第19-21页 |
| 2.2.2 Harris角点检测算子 | 第21-25页 |
| 2.3 改进Harris-SIFT算子 | 第25-27页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 图像匹配算法研究 | 第30-40页 |
| 3.1 图像匹配算法的分类 | 第30-31页 |
| 3.1.1 基于灰度的图像匹配算法 | 第30页 |
| 3.1.2 基于特征的图像匹配算法 | 第30-31页 |
| 3.2 图像匹配的相似性测度 | 第31-33页 |
| 3.3 图像匹配的搜索策略 | 第33-36页 |
| 3.3.1 基于Kd-tree的匹配搜索算法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 改进Kd-tree的匹配搜索算法 | 第35-36页 |
| 3.4 去除误匹配 | 第36-37页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 图像匹配算法在双目视觉中的应用研究 | 第40-52页 |
| 4.1 实验运行环境 | 第40-41页 |
| 4.2 图像特征提取及匹配 | 第41-44页 |
| 4.2.1 图像获取及其预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.2 特征提取 | 第42-43页 |
| 4.2.3 特征匹配 | 第43-44页 |
| 4.2.4 去除误匹配点 | 第44页 |
| 4.3 恢复深度图像 | 第44-47页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-56页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 下一步工作以及展望 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录A | 第62页 |
