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基于分步思想的立体图像匹配算法研究

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基于分步思想的立体图像匹配算法研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
Abstract第6-10 页
第1章 绪论第10-18 页
  · 课题的研究背景和意义第10-11 页
  · 课题的研究现状概述第11-16 页
  · 论文的组织结构和主要工作第16-18 页
第2章 基于噪声检测的自适应中值滤波第18-28 页
  · 基于中值滤波的图像噪声处理问题第18-19 页
  · 一维信号的自适应冲激噪声滤波算法第19-20 页
  · 基于噪声检测的自适应图像中值滤波算法第20-22 页
  · 实验结果第22-27 页
  · 本章小结第27-28 页
第3章 基于改进Barnard特征的图像匹配算法第28-44 页
  · 基于特征的图像匹配算法第28-29 页
  · 图像特征提取算法第29-31 页
    · Harris角点提取算法及其数学分析第29-30 页
    · R. Deriche 特征提取算法第30-31 页
  · Barnard-LoG 图像特征提取算法第31-33 页
  · 实验结果第33-38 页
    · Harris 和Deriche算法的实验结果第33-35 页
    · 改进Barnard–LoG 算法的特征提取结果第35-38 页
  · 基于Barnard-LoG特征的图像匹配算法第38-43 页
    · 基于阈值处理的待匹配点的判定第39 页
    · 双向匹配过程的匹配点集的选择策略第39-40 页
    · 基于Ransac的外点排除第40-41 页
    · 实验结果第41-43 页
  · 本章小结第43-44 页
第4章 基于增量思想对图像互相关计算的改进第44-55 页
  · 基于增量的图像互相关算法优化策略第44-46 页
    · 基于增量关系改进计算方法的原理和思想第44-46 页
  · 图像相似性关系的计算方法第46-48 页
    · SSD 和 SAD 的计算思想第46-47 页
    · 图像互相关计算方法的计算思想第47-48 页
  · 基于增量的方法的改进实现第48-54 页
    · SAD 的优化算法第48 页
    · 改进的SSD算法第48-49 页
    · 改进的互相关计算方法第49-50 页
    · 实验对比结果第50-54 页
  · 本章小结第54-55 页
第5章 基于分步思想的区域匹配算法第55-65 页
  · 概述第55-56 页
  · 基于分步思想的区域匹配算法第56-61 页
    · 基于特征匹配的预匹配第56-58 页
    · 区域匹配搜索空间的估计计算算法第58 页
    · 区域匹配的单步计算策略第58-60 页
    · 改进的精度提高算法第60-61 页
    · 存储可复用互相关值降低计算时间的方法第61 页
  · 实验结果第61-64 页
  · 本章小结第64-65 页
总结和展望第65-67 页
参考文献第67-73 页
攻读硕士学位期间发表的论文第73-74 页
致谢第74页

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