首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

服务于盲人出行的立体匹配技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题依据第10-12页
        1.1.1. 选题背景第10-11页
        1.1.2. 选题意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 计算机视觉技术简介第12-13页
        1.2.2 传统盲人出行技术现状分析第13-14页
        1.2.3 基于计算机视觉技术的物体探测技术研究现状第14-15页
    1.3 研究目标与研究内容第15-16页
        1.3.1 研究目标第15页
        1.3.2 研究内容第15-16页
    1.4 研究方法第16页
    1.5 论文组织结构第16-18页
第二章 计算机双目立体视觉成像第18-31页
    2.1. 人眼的立体视觉成像过程第18页
    2.2. Marr的视觉理论框架第18-20页
    2.3. 立体匹配原理第20-23页
        2.3.1. 立体匹配一般流程第20-22页
        2.3.2. 立体匹配常用算法第22-23页
    2.4. 立体匹配图像数据的获取第23-26页
        2.4.1. 摄像机成像模型第23-24页
        2.4.2. 摄像机内、外参数模型以及镜头畸变模型第24-26页
    2.5. 摄像机标定第26-30页
        2.5.1. 摄像机标定方法第26-27页
        2.5.2. 张正友相机标定法第27-29页
        2.5.3. 实验第29-30页
    2.6. 本章小结第30-31页
第三章 GC/BM/SGBM三种立体匹配算法分析与比较第31-39页
    3.1. 算法简介第31-33页
        3.1.1. GC算法介绍第31页
        3.1.2. BM算法介绍第31-32页
        3.1.3. SGBM算法介绍第32-33页
    3.2. 基于双目立体视觉的测距实验结果与分析第33-35页
        3.2.1. 测距结果置信度分析第33-34页
        3.2.2. 不同立体匹配算法测距结果对比分析第34-35页
    3.3. 基于不同算法下的三维重建实验结果与分析第35-38页
        3.3.1. 基于不同立体匹配算法三维重建结果对比第35-37页
        3.3.2. 实验结果分析第37-38页
    3.4. 本章小结第38-39页
第四章 基于卷积变换改进的立体匹配算法第39-46页
    4.1. 图像卷积与立体匹配第39-42页
        4.1.1. 图像卷积的原理第39-40页
        4.1.2. 图像卷积的作用第40-42页
    4.2. 实验设计与分析第42-45页
        4.2.1. 实验设计第42-43页
        4.2.2. 基于不同卷积核的立体匹配结果对比与分析第43页
        4.2.3. 基于不同卷积核的三维重建结果对比与分析第43-45页
    4.3. 本章小结第45-46页
第五章 基于HSI颜色模型的镜面反射区域的立体匹配第46-57页
    5.1. 立体匹配常见误差第46-48页
        5.1.1. 立体匹配常见误差第46页
        5.1.2. 镜面反射对立体匹配的影响第46-47页
        5.1.3. 存在镜面反射的立体匹配的研究现状第47-48页
    5.2. RGB颜色模型与HSI颜色模型第48-50页
        5.2.1. RGB颜色模型第48-49页
        5.2.2. HSI颜色模型第49-50页
        5.2.3. HSI颜色模型与RGB颜色模型对比第50页
    5.3. 基于不同颜色模型的立体匹配第50-53页
        5.3.1. 实验设计第50-51页
        5.3.2. 实验结果与分析第51-53页
    5.4. 镜面反射区域的识别与处理第53-56页
        5.4.1. 镜面反射区域的识别与处理第53-54页
        5.4.2. 实验结果与分析第54-56页
    5.5. 本章小结第56-57页
第六章 总结与展望第57-59页
    6.1. 总结第57-58页
    6.2. 展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页

论文共63页,点击 下载论文
上一篇:基于信任和矩阵分解的社会化推荐算法
下一篇:基于小波和SVM的人脸识别混合算法的研究