三维重建中立体匹配问题研究
| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 计算机视觉的理论框架 | 第7-8页 |
| 1．2 国内外的研究现状 | 第8-13页 |
| 1．2．1 常用三维信息的获取技术 | 第8-9页 |
| 1．2．2 立体视觉的研究现状 | 第9-11页 |
| 1．2．3 立体匹配的研究重点 | 第11-13页 |
| 1．3 论文的选题背景和内容 | 第13-15页 |
| 1．3．1 选题背景 | 第13页 |
| 1．3．2 内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 立体视觉的成像和立体匹配的计算理论 | 第15-22页 |
| 2．1 摄像机的成像模型 | 第15-17页 |
| 2．1．1 成像几何 | 第15-16页 |
| 2．1．2 立体投影术 | 第16-17页 |
| 2．1．3 深度计算 | 第17页 |
| 2．2 立体匹配的计算理论 | 第17-21页 |
| 2．2．1 立体匹配的一般假设 | 第18页 |
| 2．2．2 立体匹配的表示 | 第18-19页 |
| 2．2．3 立体匹配的计算步骤 | 第19-21页 |
| 2．2．4 立体匹配结果的表示 | 第21页 |
| 2．3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于区域的立体匹配算法研究 | 第22-33页 |
| 3．1 已有的工作 | 第22-25页 |
| 3．1．1 基于区域的立体匹配算法介绍 | 第22-23页 |
| 3．1．2 已有的窗口选择策略 | 第23-24页 |
| 3．1．3 匹配测度函数 | 第24-25页 |
| 3．2 基于区域增长的立体匹配算法 | 第25-32页 |
| 3．2．1 匹配测度函数的选择 | 第25-27页 |
| 3．2．2 窗口的动态增长策略 | 第27-29页 |
| 3．2．3 亚象素求精 | 第29-30页 |
| 3．2．4 实验结果 | 第30-32页 |
| 3．3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 有关区域增长立体匹配算法的改进 | 第33-49页 |
| 4．1 边界保持问题和遮挡问题 | 第33-37页 |
| 4．1．1 边界保持问题 | 第33-35页 |
| 4．1．2 遮挡问题 | 第35-36页 |
| 4．1．3 实验结果 | 第36-37页 |
| 4．2 在时间复杂度方面的改进 | 第37-46页 |
| 4．2．1 视差搜索范围估计 | 第38-40页 |
| 4．2．2 核心窗口的视差近似 | 第40-41页 |
| 4．2．3 对于单步增长的探讨 | 第41-43页 |
| 4．2．4 实验结果 | 第43-46页 |
| 4．3 结果评价 | 第46-48页 |
| 4．3．1 整体准确率的评价 | 第46-47页 |
| 4．3．2 边界准确率评价 | 第47-48页 |
| 4．4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 立体匹配的实验平台和应用 | 第49-58页 |
| 5．1 平台设计与实现 | 第49-52页 |
| 5．1．1 实验平台的主要功能结构 | 第49页 |
| 5．1．2 平台界面设计 | 第49-51页 |
| 5．1．3 获得的最终结果 | 第51-52页 |
| 5．2 立体匹配的应用 | 第52-57页 |
| 5．2．1 机器人导航 | 第52-53页 |
| 5．2．2 三维重建 | 第53-54页 |
| 5．2．3 体积测量 | 第54-57页 |
| 5．3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 6．1 工作回顾 | 第58页 |
| 6．2 创新成果 | 第58-59页 |
| 6．3 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的文章 | 第64页 |
