| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容及研究方案 | 第11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 立体匹配原理 | 第13-26页 |
| 2.1 摄像机模型 | 第13-17页 |
| 2.1.1 针孔成像原理 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系 | 第15-16页 |
| 2.1.3 摄像机的标定 | 第16-17页 |
| 2.2 立体摄像机成像几何原理 | 第17-19页 |
| 2.3 立体匹配原理 | 第19-25页 |
| 2.3.1 立体匹配约束条件 | 第19-21页 |
| 2.3.2 立体匹配算法 | 第21-23页 |
| 2.3.3 评价标准 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于AMF的立体匹配算法 | 第26-41页 |
| 3.1 初始匹配代价的计算 | 第26-28页 |
| 3.1.1 视差值的估计 | 第26-27页 |
| 3.1.2 匹配代价计算 | 第27-28页 |
| 3.2 自适应流形滤波（AMF）原理 | 第28-33页 |
| 3.2.1 自适应流形滤波（AMF）的实现过程 | 第28-31页 |
| 3.2.2 自适应流形的计算 | 第31-32页 |
| 3.2.3 滤波结果分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于自适应流形滤波（AMF）的立体匹配算法 | 第33-38页 |
| 3.3.1 基于AMF的匹配代价聚合 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于权重中值滤波的视差优化 | 第34-37页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第37-38页 |
| 3.4 实验结果对比分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配算法 | 第41-57页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 VariableCross算法 | 第41-44页 |
| 4.3 基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配算法 | 第44-51页 |
| 4.3.1 常用视差估计方法 | 第44-46页 |
| 4.3.2 改进的匹配代价 | 第46-47页 |
| 4.3.3 自适应聚合窗口计算 | 第47-48页 |
| 4.3.4 SIFT描述子的计算 | 第48页 |
| 4.3.5 基于SIFT描述子的自适应权重计算 | 第48-49页 |
| 4.3.6 算法步骤 | 第49-51页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第51-55页 |
| 4.5 三维重建结果 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 发表论文及专利说明 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
