立体视觉图像特征点的提取与快速匹配
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-13页 |
| ·选题背景 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文工作 | 第11-12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 图像预处理技术 | 第13-16页 |
| ·图像的基本概念 | 第13-14页 |
| ·图像的彩色模式 | 第13页 |
| ·数字图像的表示及处理 | 第13-14页 |
| ·图像特征点 | 第14页 |
| ·理想特征点 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第3章 立体匹配 | 第16-22页 |
| ·立体匹配原理 | 第16-17页 |
| ·匹配特征的选择 | 第17-18页 |
| ·约束条件 | 第18-19页 |
| ·对极几何 | 第19-21页 |
| ·基础矩阵 | 第19-21页 |
| ·极线方程 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第4章 特征点提取算法 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22-23页 |
| ·基于灰度的特征点提取算法研究 | 第23-28页 |
| ·Moravec算子 | 第23-24页 |
| ·Forstner算子 | 第24-25页 |
| ·Harris算子 | 第25-26页 |
| ·SUSAN算子 | 第26-27页 |
| ·分析与小结 | 第27-28页 |
| ·SIFT特征点提取算法 | 第28-34页 |
| ·尺度空间的生成和极值求取 | 第29-31页 |
| ·特征点的精确定位 | 第31-32页 |
| ·特征点方向的确定 | 第32-33页 |
| ·SIFT特征向量的生成 | 第33页 |
| ·SIFT特征点的匹配 | 第33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第5章 立体匹配算法 | 第36-48页 |
| ·立体匹配概述 | 第36-37页 |
| ·立体匹配算法分类 | 第37-39页 |
| ·基于特征的匹配 | 第37-38页 |
| ·基于区域的匹配 | 第38页 |
| ·基于相位的匹配 | 第38-39页 |
| ·准稠密匹配算法的发展历程 | 第39-40页 |
| ·卷积与归一化互相关系数 | 第40-42页 |
| ·归一化互相关系数NCC | 第40-41页 |
| ·卷积与NCC的关系 | 第41-42页 |
| ·自适应的搜索窗 | 第42-43页 |
| ·本文采取算法的具体步骤 | 第43-45页 |
| ·实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第6章 总结 | 第48-50页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第48页 |
| ·进一步的研究工作 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第54页 |
