双目立体视觉中的稠密匹配算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·立体视觉基础 | 第14-17页 |
| ·Marr视觉理论概述 | 第14页 |
| ·Marr视觉理论框架 | 第14-15页 |
| ·Marr视觉理论的不足 | 第15-17页 |
| ·机器人导航的视觉应用 | 第17-19页 |
| ·机器人研究现状 | 第17-18页 |
| ·机器人导航的视觉应用 | 第18-19页 |
| ·论文的研究结果和内容安排 | 第19-21页 |
| ·论文研究思路 | 第19页 |
| ·主要工作和创新点 | 第19-20页 |
| ·论文的结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 立体摄像机标定 | 第21-36页 |
| ·立体摄像机标定概述 | 第21页 |
| ·摄像机辅助知识 | 第21-24页 |
| ·常用坐标系及坐标转换 | 第21-22页 |
| ·线性摄像机模型 | 第22-23页 |
| ·立体摄像机校正 | 第23-24页 |
| ·张正友正面标定法 | 第24-26页 |
| ·张正友正面标定法原理 | 第24-25页 |
| ·标定流程图 | 第25-26页 |
| ·基于OpenCV的标定实验 | 第26-35页 |
| ·算法流程图和关键点介绍 | 第26-29页 |
| ·实验结果 | 第29-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 改进的基于Census的稠密匹配算法 | 第36-57页 |
| ·稠密匹配的基本理论 | 第36-38页 |
| ·视差测距原理 | 第36-37页 |
| ·视差计算约束 | 第37-38页 |
| ·稠密匹配流程图 | 第38-41页 |
| ·匹配代价计算 | 第39-40页 |
| ·匹配代价积累 | 第40-41页 |
| ·视差计算和优化 | 第41页 |
| ·视差精化 | 第41页 |
| ·稠密匹配难点 | 第41-42页 |
| ·匹配误差 | 第41页 |
| ·遮挡问题 | 第41-42页 |
| ·改进的基于Census的稠密匹配实验 | 第42-47页 |
| ·Rank变换 | 第42-43页 |
| ·Census变换 | 第43-44页 |
| ·改进的基于Census的稠密匹配 | 第44页 |
| ·改进的基于Census的稠密匹配算法实现 | 第44-45页 |
| ·改进的基于Census的稠密匹配算法加速 | 第45-47页 |
| ·立体匹配实验和结果分析 | 第47-56页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·图像预处理 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 改进的基于图像分割的全局优化匹配 | 第57-71页 |
| ·算法概述及系统流程图 | 第57页 |
| ·Mean shift图像分割 | 第57-60页 |
| ·Mean Shift原理 | 第58-59页 |
| ·Mean Shift应用 | 第59-60页 |
| ·视差平面估计和拟合 | 第60-62页 |
| ·Cross Checking | 第60-61页 |
| ·过滤不可靠块 | 第61页 |
| ·视差平面拟合 | 第61页 |
| ·视差块合并 | 第61-62页 |
| ·改进的自适应可变权值窗口匹配 | 第62-63页 |
| ·改进的能量评价函数 | 第63-66页 |
| ·数据能量 | 第63-64页 |
| ·平滑能量 | 第64页 |
| ·遮挡能量 | 第64-65页 |
| ·分割能量 | 第65-66页 |
| ·Graph Cuts视差函数优化 | 第66-67页 |
| ·立体匹配实验结果和分析 | 第67-70页 |
| ·图像分割后结果 | 第67页 |
| ·初始视差图结果 | 第67-68页 |
| ·分割块进行视差平面拟合和合并 | 第68页 |
| ·视差结果分析 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文工作总结 | 第71页 |
| ·未来工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
