双目视觉立体匹配技术研究及其应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 立体匹配技术国内外发展现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 基于区域的匹配方法 | 第10页 |
| 1.2.2 基于特征的匹配 | 第10-11页 |
| 1.2.3 基于相位的匹配 | 第11-13页 |
| 1.3 论文研究内容及主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容章节安排 | 第14-16页 |
| 2 立体匹配技术的基础理论与方法 | 第16-26页 |
| 2.1 双目立体视觉原理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 摄像机的成像原理 | 第16-19页 |
| 2.2 双目立体视觉技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 摄像机标定 | 第20页 |
| 2.2.2 图像采集和预处理 | 第20-21页 |
| 2.2.3 特征点检测 | 第21页 |
| 2.2.4 立体匹配 | 第21-22页 |
| 2.2.5 三维重建 | 第22页 |
| 2.3 立体匹配中的关键因素 | 第22-25页 |
| 2.3.1 特征空间 | 第22-23页 |
| 2.3.2 相似度测量 | 第23页 |
| 2.3.3 搜索空间 | 第23页 |
| 2.3.4 搜索策略 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于改进的SUSAN算法的图像边缘检测方法 | 第26-38页 |
| 3.1 引言 | 第26-28页 |
| 3.2 经典边缘检测算子及SUSAN边缘检测算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 经典边缘检测算子 | 第28-30页 |
| 3.2.2 SUSAN算法基本思想 | 第30-31页 |
| 3.2.3 SUSAN算法描述 | 第31-32页 |
| 3.3 改进SUSAN边缘检测算法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 目标像素区域判别 | 第32-33页 |
| 3.3.2 自适应选取阈值t | 第33-34页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第34-36页 |
| 1) 实验环境 | 第34页 |
| 2) 实验结果 | 第34-36页 |
| 3.4 本章结论 | 第36-38页 |
| 4 基于边缘特征的双目视觉立体匹配技术 | 第38-48页 |
| 4.1 边缘特征立体匹配算法 | 第38-43页 |
| 4.1.1 模板相关匹配 | 第39-40页 |
| 4.1.2 SSDA算法 | 第40-41页 |
| 4.1.3 极线约束 | 第41-42页 |
| 4.1.4 通过视差梯度约束操作去掉误匹配的点 | 第42-43页 |
| 4.2 立体匹配仿真实验 | 第43-46页 |
| 4.2.1 实验环境 | 第43页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第43-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 总结和展望 | 第48-52页 |
| 5.1 论文总结 | 第48-49页 |
| 5.2 工作展望 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
