| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的科学意义和应用前景 | 第10-11页 |
| ·立体匹配的历史和现状 | 第11-14页 |
| ·传统立体匹配算法的不足 | 第14页 |
| ·本文的主要研究内容和结构组织 | 第14-16页 |
| 第2章 立体匹配的基本理论 | 第16-24页 |
| ·立体匹配的基本原理 | 第16-17页 |
| ·立体匹配的约束条件 | 第17-19页 |
| ·匹配方法的分类 | 第19-21页 |
| ·局域匹配算法 | 第19-20页 |
| ·全局匹配算法 | 第20-21页 |
| ·立体匹配算法的基本步骤 | 第21页 |
| ·立体匹配算法的评价标准 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 改进的基于行列双向动态规划的立体匹配算法 | 第24-36页 |
| ·动态规划的基本理论 | 第24-25页 |
| ·动态规划的基本思想 | 第24-25页 |
| ·动态规划的基本步骤 | 第25页 |
| ·传统的基于动态规划的立体匹配算法 | 第25-26页 |
| ·改进的基于行列双动态规划的立体匹配算法 | 第26-32页 |
| ·自适应加权代价函数的计算 | 第27-29页 |
| ·全局能量函数 | 第29-30页 |
| ·行列双向动态寻优求解 | 第30-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 改进的基于置信传播的立体匹配算法 | 第36-48页 |
| ·模型建立及概率估计 | 第36-38页 |
| ·马尔科夫随机场理论 | 第36-37页 |
| ·概率估计 | 第37-38页 |
| ·基于马尔科夫随机场理论的置信传播算法 | 第38-40页 |
| ·传统的基于置信传播的立体匹配算法 | 第40-42页 |
| ·能量函数与马尔科夫随机场的内在统一 | 第40-41页 |
| ·置信传播策略的选择 | 第41-42页 |
| ·传统算法的不足 | 第42页 |
| ·改进的置信传播算法 | 第42-44页 |
| ·改进的全局能量函数 | 第42-44页 |
| ·改进算法的具体步骤 | 第44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于分割和置信传播的立体匹配算法 | 第48-62页 |
| ·Mean shift 算法分割图像的数学原理及实现 | 第48-52页 |
| ·局部概率密度梯度 | 第48-50页 |
| ·概率密度梯度估计 | 第50-51页 |
| ·基于Mean-shift 算法的图像分割 | 第51-52页 |
| ·初始视差模板的估计 | 第52-57页 |
| ·视差模板函数的定义 | 第52-53页 |
| ·初始匹配代价函数的选择 | 第53-54页 |
| ·遮挡检测和梯度阈值约束 | 第54-56页 |
| ·加权二乘法进行模板参数的计算 | 第56-57页 |
| ·基于全局能量函数的模板分配 | 第57-58页 |
| ·本算法的基本步骤 | 第58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |