| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 深度感知技术概述 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 双目立体视觉研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 立体匹配技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文研究工作及组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 双目立体视觉原理和算法介绍 | 第19-41页 |
| 2.1 双目立体视觉原理 | 第19-25页 |
| 2.1.1 摄相机成像模型 | 第19-21页 |
| 2.1.2 摄像机线性成像模型中各坐标系之间的关系 | 第21-24页 |
| 2.1.3 双目立体视觉模型 | 第24-25页 |
| 2.2 双目立体视觉实验平台 | 第25-28页 |
| 2.2.1 工业摄像机选择 | 第25-26页 |
| 2.2.2 光学镜头的选择 | 第26-27页 |
| 2.2.3 实验平台搭建 | 第27-28页 |
| 2.3 双目摄像机标定 | 第28-32页 |
| 2.3.1 单摄像机标定 | 第28-30页 |
| 2.3.2 双目立体标定原理 | 第30-31页 |
| 2.3.3 图像立体校正 | 第31-32页 |
| 2.4 立体匹配原理及算法简介 | 第32-37页 |
| 2.4.1 立体匹配原理 | 第32-33页 |
| 2.4.2 立体匹配约束条件 | 第33-34页 |
| 2.4.3 立体匹配算法的分类 | 第34-36页 |
| 2.4.4 立体匹配的关键问题 | 第36-37页 |
| 2.5 立体匹配评价标准 | 第37-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 自适应权重立体匹配算法的研究和改进 | 第41-55页 |
| 3.1 概述 | 第41页 |
| 3.2 视差空间图像的建立 | 第41页 |
| 3.3 相似性测度函数 | 第41-45页 |
| 3.4 自适应权重立体匹配算法的改进 | 第45-48页 |
| 3.4.1 自适应支持权重算法原理 | 第45-47页 |
| 3.4.2 自适应权重立体匹配算法的改进 | 第47-48页 |
| 3.5 视差图后处理 | 第48-49页 |
| 3.5.1 左右一致性检测 | 第48-49页 |
| 3.5.2 亚像素增强和中值滤波 | 第49页 |
| 3.6 实验与分析 | 第49-54页 |
| 3.6.1 算法分析 | 第51-52页 |
| 3.6.2 实验结果比较与分析 | 第52-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于多路径垂直约束的动态规划立体匹配 | 第55-64页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 动态规划算法的研究 | 第55-58页 |
| 4.2.1 动态规划算法的基本理论 | 第55-56页 |
| 4.2.2 传统的基于动态规划立体匹配算法 | 第56-58页 |
| 4.3 多路径垂直约束的动态规划立体匹配 | 第58-61页 |
| 4.3.1 联合匹配代价的构建 | 第59-60页 |
| 4.3.2 全局能量函数 | 第60-61页 |
| 4.4 实验结果比较与分析 | 第61-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 深度信息提取及三维重建 | 第64-75页 |
| 5.1 深度信息获取原理 | 第64-66页 |
| 5.1.1 基于最小二乘法的深度信息提取 | 第64-65页 |
| 5.1.2 基于三角测量原理的深度信息提取 | 第65-66页 |
| 5.2 深度信息提取实验 | 第66-74页 |
| 5.2.1 系统总体设计 | 第66-67页 |
| 5.2.2 摄像机标定及图像立体校正结果 | 第67-70页 |
| 5.2.3 立体匹配及深度信息提取实验结果 | 第70-71页 |
| 5.2.4 深度信息提取结果分析 | 第71-73页 |
| 5.2.5 空间点三维重建 | 第73-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 工作总结 | 第75页 |
| 6.2 工作展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |