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双目立体视觉中的多物体同名点立体匹配方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景和意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-13页
        1.2.1 特征点匹配方法研究现状第10-11页
        1.2.2 立体匹配约束研究现状第11-13页
        1.2.3 多物体同名点立体匹配方法研究现状第13页
    1.3 本文研究的主要内容第13-15页
第2章 系统测量模型与多物体同名点立体匹配原理第15-31页
    2.1 系统测量模型第15-19页
        2.1.1 系统构成第15-16页
        2.1.2 相机标定与三维解算第16-19页
    2.2 多物体同名点立体匹配原理第19-29页
        2.2.1 背景匹配算法第19-24页
        2.2.2 极线约束第24-26页
        2.2.3 仿射约束第26-27页
        2.2.4 Delaunay三角剖分原理第27-29页
    2.3 本章小结第29-31页
第3章 基于极线约束和仿射约束的多物体同名点立体匹配方法第31-43页
    3.1 基于极线约束的多物体同名点立体匹配方法第31-34页
        3.1.1 基础矩阵优化第31-33页
        3.1.2 极线约束对多物体同名点匹配的实验验证第33-34页
    3.2 基于全局仿射约束的多物体同名点立体匹配方法第34-36页
        3.2.1 全局仿射矩阵的求解第34-35页
        3.2.2 全局仿射约束仿射误差分析第35-36页
        3.2.3 全局仿射约束总结第36页
    3.3 基于极线约束和仿射约束的多物体同名点立体匹配方法第36-41页
        3.3.1 极线约束和仿射约束相结合的原理第36-37页
        3.3.2 极线约束和仿射约束相结合的实验第37-40页
        3.3.3 极线约束和仿射约束相结合的实验结论第40-41页
    3.4 本章小结第41-43页
第4章 基于Delaunay三角和仿射约束的多物体同名点立体匹配方法第43-57页
    4.1 基于Delaunay三角和仿射约束的匹配流程第43-44页
    4.2 预处理模块第44-50页
        4.2.1 背景匹配点的提取以及误匹配点对的剔除第44-47页
        4.2.2 种子点进行泊松均匀抽样第47-48页
        4.2.3 匹配Delaunay三角网格的生成第48-49页
        4.2.4 匹配Delaunay三角网格的区域标记第49-50页
    4.3 实时处理模块第50-51页
    4.4 实验结果第51-56页
        4.4.1 仿真对比实验第51-52页
        4.4.2 室外实验第52-55页
        4.4.3 总结第55-56页
    4.5 本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
    5.1 总结第57-58页
    5.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
发表论文和参加科研情况说明第63-65页
致谢第65-66页

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