基于偏微分方程的立体匹配问题研究
| 摘要 | 第1-15页 |
| ABSTRACT | 第15-19页 |
| 符号说明 | 第19-20页 |
| 第1章 绪论 | 第20-36页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第20-25页 |
| ·计算机立体视觉技术概述 | 第20-24页 |
| ·应用偏微分方程的优点 | 第24-25页 |
| ·研究现状 | 第25-34页 |
| ·立体匹配算法概述 | 第25-30页 |
| ·偏微分方程模型 | 第30-33页 |
| ·未解决的问题 | 第33-34页 |
| ·研究内容和论文组织结构 | 第34-36页 |
| 第2章 数学理论基础 | 第36-52页 |
| ·立体匹配问题描述和图像的数学表示 | 第36-38页 |
| ·偏微分方程理论基础 | 第38-39页 |
| ·变分问题 | 第39-41页 |
| ·张量定义 | 第41-44页 |
| ·扩散方程概述 | 第44-46页 |
| ·扩散方程研究方法 | 第46-52页 |
| ·变分方法 | 第46-47页 |
| ·散度形式的扩散方程 | 第47-49页 |
| ·一维定向拉普拉斯形式的扩散方程 | 第49-52页 |
| 第3章 散度形式扩散方程求解方法 | 第52-70页 |
| ·概述 | 第52-61页 |
| ·偏微分方程和滤波方法的相关性 | 第52-55页 |
| ·贝尔特拉米框架概述 | 第55-58页 |
| ·贝尔特拉米流动方程的非线性扩散本质 | 第58-61页 |
| ·贝尔特拉米流动方程实现代价积聚算法 | 第61-70页 |
| ·算法描述 | 第62-67页 |
| ·实验结果和分析 | 第67-70页 |
| 第4章 基于迹的扩散方程求解方法 | 第70-82页 |
| ·概述 | 第70-75页 |
| ·基于迹的扩散方程概述 | 第70-73页 |
| ·基于约束的扩散方程概述 | 第73-75页 |
| ·基于迹的扩散方程实现代价积聚算法 | 第75-82页 |
| ·算法描述 | 第75-78页 |
| ·实验结果和分析 | 第78-82页 |
| 第5章 非线性滤波求解方法 | 第82-108页 |
| ·结构张量概述 | 第82-87页 |
| ·结构张量在图像处理中的应用 | 第83-85页 |
| ·多尺度非线性结构张量和张量距离 | 第85-87页 |
| ·改进的双边滤波实现代价积聚算法 | 第87-108页 |
| ·双边滤波及自适应权方法 | 第88-90页 |
| ·扩展双边滤波模型及代价积聚算法 | 第90-99页 |
| ·包含结构张量的双边滤波及代价积聚算法 | 第99-108页 |
| 第6章 总结与展望 | 第108-110页 |
| ·本文总结 | 第108-109页 |
| ·研究展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第120-121页 |
| 在读期间参与科研项目情况 | 第121-122页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第122-124页 |
| 外文论文 | 第124-142页 |
