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双目视觉中的立体匹配算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 双目立体视觉的研究概况第12-13页
        1.2.2 双目视觉立体匹配的研究现状第13-14页
        1.2.3 视频行人统计系统研究现状第14-15页
    1.3 主要研究内容及组织结构第15-17页
第2章 双目立体视觉系统标定与匹配算法第17-29页
    2.1 摄像机成像模型第17-19页
        2.1.1 摄像机成像模型坐标系统第17-18页
        2.1.2 坐标系统转换第18-19页
    2.2 双目立体视觉系统标定第19-23页
        2.2.1 摄像机标定第19-20页
        2.2.2 双目立体成像结构第20-23页
        2.2.3 双目立体标定及校正第23页
    2.3 双目立体匹配算法第23-28页
        2.3.1 双目立体匹配的基本原理第24-26页
        2.3.2 双目立体匹配步骤第26-28页
        2.3.3 立体匹配算法的常见分类第28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 基于区域灰度的双目立体匹配算法及改进第29-41页
    3.1 基于区域灰度的立体匹配经典算法第29-33页
        3.1.1 基于区域灰度的立体匹配算法原理第29-31页
        3.1.2 基于区域灰度的立体匹配算法效果及评价第31-33页
    3.2 基于固定大小区域的立体匹配改进算法第33-37页
        3.2.1 基于区域梯度的立体匹配第33-35页
        3.2.2 实时性考虑及算法优化第35-37页
    3.3 基于变窗口的区域立体匹配算法第37-38页
        3.3.1 基于区域增长的自适应窗口模型第37页
        3.3.2 子窗口模型第37-38页
    3.4 实验结果及分析第38-40页
        3.4.1 实时性的测量第38-39页
        3.4.2 窗口大小的选择第39-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第4章 基于动态规划的改进立体匹配算法研究第41-53页
    4.1 基于动态规划的立体匹配算法理论基础第41-44页
        4.1.1 动态规划第41-42页
        4.1.2 基于动态规划的立体匹配第42-43页
        4.1.3 能量函数的构造第43-44页
    4.2 基于动态规划的立体匹配算法实时性改进第44-47页
        4.2.1 能量函数的构造第44-46页
        4.2.2 边缘检测第46-47页
    4.3 基于控制点的动态规划立体匹配算法第47-50页
        4.3.1 控制点的概念第47-48页
        4.3.2 控制点的选择第48-49页
        4.3.3 条纹效应的抑制第49-50页
    4.4 实验结果及分析第50-51页
        4.4.1 准确性分析第50-51页
        4.4.2 算法实时性分析第51页
    4.5 本章小结第51-53页
第5章 基于立体视觉的行人数量统计第53-69页
    5.1 基于立体视觉的行人数量统计系统第53-54页
    5.2 双目立体图像采集、标定及校正第54-58页
        5.2.1 双目图像采集第54-55页
        5.2.2 双目立体标定第55-57页
        5.2.3 双目立体校正第57-58页
    5.3 基于固定窗口的区域匹配法的行人统计第58-63页
        5.3.1 实验环境的设计第58-59页
        5.3.2 基于固定窗口的区域匹配算法第59-60页
        5.3.3 目标分割与跟踪第60-62页
        5.3.4 实验效果及分析第62-63页
    5.4 基于动态规划的立体匹配算法在行人统计中的应用第63-66页
        5.4.1 基于动态规划的立体匹配算法第63-66页
        5.4.2 实验效果及分析第66页
    5.5 本章小结第66-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69页
    6.2 展望第69-71页
参考文献第71-75页
致谢第75-76页
硕士期间发表的论文和专利第76-77页
作者简介第77页

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