基于图像分割的立体匹配算法研究

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基于图像分割的立体匹配算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景和意义第9页
  1.2 立体匹配研究现状第9-11页
    1.2.1 局部立体匹配算法研究现状第9-10页
    1.2.2 全局立体匹配算法研究现状第10-11页
  1.3 立体匹配的难点第11页
  1.4 论文的研究内容与组织结构第11-14页
    1.4.1 论文的研究内容第11-12页
    1.4.2 论文的组织结构第12-14页
第二章 立体匹配算法基础理论第14-21页
  2.1 立体匹配的基本原理第14-17页
    2.1.1 立体视觉的基本原理第14-16页
    2.1.2 立体视觉的标准模型第16-17页
    2.1.3 立体视觉的约束条件第17页
  2.2 常见的立体匹配算法第17-20页
    2.2.1 局部立体匹配算法第17-18页
    2.2.2 全局立体匹配算法第18-19页
    2.2.3 图像分割算法与立体匹配算法的融合第19-20页
  2.3 立体匹配算法评价方法及数据集第20页
  2.4 本章小结第20-21页
第三章 基于密度分割和非局部代价聚合的立体匹配算法第21-30页
  3.1 非局部立体匹配算法模型第21-23页
    3.1.1 代替窗口的最小生成树构造第21-22页
    3.1.2 MST上进行代价聚合第22-23页
  3.2 基于密度的图像分割算法第23-25页
    3.2.1 SLIC超像素分割算法第23页
    3.2.2 密度特征第23-24页
    3.2.3 基于密度的超像素图像分割算法的提出第24-25页
  3.3 基于密度图像分割的非局部立体匹配算法的提出第25-27页
    3.3.1 最小生成树构造的改进第25-26页
    3.3.2 代价聚合的权值计算第26-27页
  3.4 实验分析第27-29页
    3.4.1 基于密度特征的图像分割和不同的权重公式评价第27-28页
    3.4.2 最终实验结果及评价第28-29页
  3.5 本章小结第29-30页
第四章 基于密度分割和PatchMatch-BP的全局立体匹配算法第30-41页
  4.1 PatchMatch-BP算法第30-33页
    4.1.1 Patch-Match立体匹配算法第30-31页
    4.1.2 基于Belief Propagation的立体匹配第31-32页
    4.1.3 PatchMatch-BP算法第32-33页
  4.2 基于密度的图像分割PatchMatch-BP算法的提出第33-37页
    4.2.1 能量公式第34页
    4.2.2 全局能量函数最小化第34-35页
    4.2.3 算法步骤第35-37页
  4.3 实验分析第37-40页
    4.3.1 实验参数设置第37-38页
    4.3.2 实验结果与分析第38-40页
  4.4 本章小结第40-41页
第五章 总结与展望第41-43页
  5.1 总结第41-42页
  5.2 展望第42-43页
参考文献第43-46页
发表论文和科研情况说明第46-47页
致谢第47页

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