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 |