| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 立体匹配发展历史 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于置信传播的立体匹配算法研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 立体匹配基本理论及算法 | 第18-30页 |
| 2.1 立体视觉基本原理简介 | 第18-23页 |
| 2.1.1 双目立体视觉系统概览 | 第18-20页 |
| 2.1.2 校准与立体匹配约束 | 第20-22页 |
| 2.1.3 视差理论 | 第22-23页 |
| 2.2 立体匹配算法基本框架 | 第23-26页 |
| 2.2.1 匹配代价计算 | 第23-25页 |
| 2.2.2 代价聚合 | 第25页 |
| 2.2.3 视差计算或优化 | 第25-26页 |
| 2.2.4 视差精化 | 第26页 |
| 2.3 立体匹配算法的评价标准 | 第26-29页 |
| 2.3.1 真实视差图对比法 | 第28页 |
| 2.3.2 能量函数最小化法 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 置信传播算法性能分析 | 第30-53页 |
| 3.1 置信传播算法模型 | 第30-34页 |
| 3.1.1 马尔可夫随机场 | 第30-31页 |
| 3.1.2 置信传播算法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 构建全局能量函数 | 第32-34页 |
| 3.2 消息传递策略性能分析 | 第34-39页 |
| 3.2.1 消息传递策略 | 第34-35页 |
| 3.2.2 硬件实现瓶颈 | 第35-36页 |
| 3.2.2.1 运算单元数量限制 | 第35页 |
| 3.2.2.2 存储器容量与带宽限制 | 第35-36页 |
| 3.2.3 实时性能分析 | 第36-39页 |
| 3.3 置信传播改进算法性能研究 | 第39-52页 |
| 3.3.1 分层置信传播算法性能分析 | 第39-46页 |
| 3.3.1.1 分层置信传播算法简介 | 第39-43页 |
| 3.3.1.2 分层迭代次数对优化性能的影响 | 第43-45页 |
| 3.3.1.3 分层层数对优化性能的影响 | 第45-46页 |
| 3.3.2 低存储器消耗的置信传播算法 | 第46-52页 |
| 3.3.2.1 分块置信传播算法与实时性瓶颈 | 第46-48页 |
| 3.3.2.2 同步迭代的Tile-based BP算法 | 第48-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 面向硬件实现的置信传播架构研究 | 第53-77页 |
| 4.1 面向硬件实现的置信传播结合算法 | 第54-68页 |
| 4.1.1 基于分层置信传播的结合算法 | 第54-57页 |
| 4.1.2 基于分块置信传播的结合算法 | 第57-68页 |
| 4.1.2.1 边界信息处理 | 第57-60页 |
| 4.1.2.2 优化性能分析 | 第60-63页 |
| 4.1.2.3 实时性分析 | 第63-65页 |
| 4.1.2.4 硬件资源分析 | 第65-68页 |
| 4.2 运算单元设计 | 第68-76页 |
| 4.2.1 基于最小卷积算法的运算单元 | 第68-70页 |
| 4.2.1.1 最小卷积算法 | 第68-69页 |
| 4.2.1.2 运算单元设计 | 第69-70页 |
| 4.2.2 低复杂度运算单元设计 | 第70-73页 |
| 4.2.2.1 算法描述 | 第70-72页 |
| 4.2.2.2 低复杂度运算单元设计 | 第72-73页 |
| 4.2.3 运算单元性能分析 | 第73-76页 |
| 4.3 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 全文总结 | 第77-78页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间取得的成果 | 第83-84页 |