立体视觉深度计算的平面约束方法与快速算法实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 双目立体视觉匹配系统 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 存在的问题及挑战 | 第15-18页 |
| 1.5 基于平面约束的方法 | 第18-19页 |
| 1.6 研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 双目立体匹配原理及算法分类 | 第21-41页 |
| 2.1 相机成像模型的原理 | 第21-24页 |
| 2.2 立体视觉深度计算原理 | 第24-26页 |
| 2.3 常用的代价值计算方法概述 | 第26-33页 |
| 2.3.1 参数型匹配代价计算方法 | 第26-28页 |
| 2.3.2 非参数型匹配代价计算方法 | 第28-31页 |
| 2.3.3 评价标准 | 第31-32页 |
| 2.3.4 实验结果分析 | 第32-33页 |
| 2.4 常用的代价聚合方法概述 | 第33-38页 |
| 2.4.1 局部立体匹配算法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 全局立体匹配算法 | 第34-36页 |
| 2.4.3 实验结果分析 | 第36-38页 |
| 2.5 弱纹理区域中点匹配视差估计方法的局限性 | 第38-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于平面约束的快速立体匹配方法 | 第41-65页 |
| 3.1 LIBELAS算法的原理介绍 | 第42-50页 |
| 3.1.1 三角剖分 | 第42-44页 |
| 3.1.2 视差估计 | 第44-45页 |
| 3.1.3 支持点检测算法比较 | 第45-50页 |
| 3.2 本文提出的优化算法 | 第50-60页 |
| 3.2.1 基于平面约束的立体匹配算法框架 | 第50-51页 |
| 3.2.2 Meanshift分割 | 第51-55页 |
| 3.2.3 大面积无纹理或弱纹理区域的处理 | 第55-60页 |
| 3.3 实验结果与验证 | 第60-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 基于平面诱导的遮挡填充算法优化 | 第65-77页 |
| 4.1 常用的后处理方法 | 第65-70页 |
| 4.1.1 左右一致性检查 | 第65-67页 |
| 4.1.2 中值滤波 | 第67-69页 |
| 4.1.3 基于导向图的加权中值滤波 | 第69-70页 |
| 4.2 本文提出的基于平面诱导的后处理方法 | 第70-75页 |
| 4.2.1 基于平面诱导的后处理方法 | 第70-73页 |
| 4.2.2 实验过程及性能分析 | 第73-75页 |
| 4.3 本章小结 | 第75-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
