结构光深度图像获取算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-16页 |
| ·研究意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-16页 |
| ·被动式深度信息获取 | 第11-12页 |
| ·主动式深度信息获取 | 第12-16页 |
| 第2章 基于图像匹配的深度图算法 | 第16-39页 |
| ·单目摄像头获取深度值原理 | 第16-21页 |
| ·基于偏移量的深度计算原理 | 第16-20页 |
| ·基于图像匹配算法的偏移量计算 | 第20-21页 |
| ·图像畸变分析 | 第21-24页 |
| ·平行情况无畸变验证 | 第21-22页 |
| ·夹角对图像畸变的影响 | 第22-24页 |
| ·深度值计算 | 第24-39页 |
| ·简单匹配算法 | 第24-25页 |
| ·算法加速 | 第25-30页 |
| ·多模板算法 | 第30-32页 |
| ·夹角造成的畸变对深度计算的影响 | 第32-34页 |
| ·改进算法提高深度分辨率 | 第34-36页 |
| ·像素单位与空间距离换算准确率分析 | 第36-39页 |
| 第3章 基于向量场的深度图算法 | 第39-55页 |
| ·本章引论 | 第39-41页 |
| ·结构光图案设计 | 第41-42页 |
| ·基于 Hough 变换的斜率计算方法 | 第42-45页 |
| ·Hough 变换原理 | 第42-43页 |
| ·Hough 变换计算斜率实验结果 | 第43-45页 |
| ·DepthVH 算法 | 第45-54页 |
| ·方向场的计算 | 第45-49页 |
| ·匹配算法 | 第49-50页 |
| ·偏移量的计算 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于 SVM 决策树的深度图算法 | 第55-65页 |
| ·算法概述 | 第55-59页 |
| ·决策树的构造 | 第55-56页 |
| ·SVM 二分类算法 | 第56-57页 |
| ·深度计算 | 第57-59页 |
| ·平面深度计算 | 第59-61页 |
| ·SVM 二分类实验 | 第59-60页 |
| ·平面上像素点的深度计算 | 第60-61页 |
| ·斜面角度分类 | 第61-64页 |
| ·平面斜面识别 | 第61-62页 |
| ·斜面角度识别 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
