基于互信息的立体运动物体的识别与跟踪
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·引言 | 第6-7页 |
| ·立体视觉算法概述 | 第7页 |
| ·立体视觉算法需要解决的问题 | 第7-9页 |
| ·论文主要工作和创新 | 第9-10页 |
| 第二章 基础知识及前期工作 | 第10-30页 |
| ·立体视觉模型 | 第10-15页 |
| ·图像采集 | 第10-12页 |
| ·立体成像方式 | 第12-14页 |
| ·极线约束 | 第14-15页 |
| ·立体匹配 | 第15页 |
| ·能量函数 | 第15-21页 |
| ·贝叶斯估计 | 第16-19页 |
| ·能量函数 | 第19-21页 |
| ·网络流 | 第21-25页 |
| ·图、边和流 | 第21-23页 |
| ·图割(graphcut) | 第23-24页 |
| ·多端图图割(Multi-way cut) | 第24-25页 |
| ·图割与能量函数 | 第25-29页 |
| ·最大流 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 立体匹配与运动识别 | 第30-39页 |
| ·运动场和光流场 | 第30-32页 |
| ·立体匹配与运动识别 | 第32-38页 |
| ·立体匹配的能量函数表达式 | 第33-34页 |
| ·运动识别的能量函数表达式 | 第34-36页 |
| ·数据约束项 | 第34-36页 |
| ·平滑项 | 第36页 |
| ·立体-运动的能量函数表达式 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 互信息 | 第39-51页 |
| ·互信息的基本概念 | 第39-40页 |
| ·MAP-MRF架构下的互信息 | 第40-49页 |
| ·Parzen窗估计概率密度 | 第40-44页 |
| ·MAP-MRF下的近似 | 第44-49页 |
| ·算法实现 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验结果 | 第51-63页 |
| ·实验环境与实验对象 | 第51页 |
| ·算法鲁棒性和精确性 | 第51-61页 |
| ·优化算法性能比较 | 第51-57页 |
| ·参数选择 | 第57-58页 |
| ·立体-运动 | 第58-61页 |
| ·互信息算法结果 | 第61-62页 |
| ·总结及未来方向 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
