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基于抗纹理十字和权值十字的视差优化算法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-13页
缩略语对照表第13-16页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 课题简介第16-17页
    1.2 国内外双目视觉研究的发展趋势第17页
    1.3 双目立体视觉的应用领域第17-18页
    1.4 课题选择的主要目的第18页
    1.5 论文的结构第18-20页
第二章 相关工作第20-40页
    2.1 立体匹配相关概念第20-27页
        2.1.1 基本概念第20-23页
        2.1.2 全局算法和局部算法第23-24页
        2.1.3 视差优化第24-27页
    2.2 支持区域和基于十字的算法第27-29页
    2.3 错误点检测第29-30页
    2.4 彩色图像中结构和纹理第30-31页
    2.5 保留边界的滤波器第31-33页
    2.6 基于十字的支持区域构建第33-34页
    2.7 基于分割树的视差优化算法第34-37页
        2.7.1 基本算法第35-36页
        2.7.2 使用颜色深度分割的增强算法第36-37页
        2.7.3 算法复杂度第37页
    2.8 动机和主要贡献第37-40页
        2.8.1 动机第37-38页
        2.8.2 主要贡献第38-40页
第三章 基于两步十字的视差优化算法第40-54页
    3.1 原视差图的生成第40-43页
        3.1.1 使用双边滤波器的图像聚合方法第40-41页
        3.1.2 在树结构的代价聚合第41-43页
    3.2 支持区域信息的选择第43-45页
    3.3 彩色图像预处理:多层结构提取第45-47页
    3.4 支持区域构建第47-49页
    3.5 权值十字的构建和视差代价的计算第49-51页
    3.6 更新方法第51-54页
第四章 实验和结果第54-58页
    4.1 实验环境和参数设置第54页
    4.2 数据集信息第54页
    4.3 支持区域比较第54页
    4.4 准确性比较第54-56页
    4.5 视差图比较第56页
    4.6 计算复杂度第56-58页
第五章 总结和展望第58-60页
    5.1 结论第58页
    5.2 未来的工作第58-59页
    5.3 展望第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-66页
作者简介第66-67页

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