基于卷级神经网络的双目立体视觉研究

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基于卷级神经网络的双目立体视觉研究

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基于卷级神经网络的双目立体视觉研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-19页
1.1 课题研究的背景及意义	第11-12页
1.2 双目立体视觉的国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 立体匹配的国内外研究现状	第12-15页
1.2.2 点云数据处理技术的国内外研究现状	第15-16页
1.3 本文主要研究内容和结构安排	第16-19页
第二章双目立体视觉和BP算法	第19-33页
2.1 摄像机的成像模型	第19-22页
2.1.1 小孔成像原理	第19-20页
2.1.2 摄像机模型中各坐标系之间的关系	第20-22页
2.1.3 摄像机的标定	第22页
2.2 双目立体视觉	第22-29页
2.2.1 三角测量	第23-24页
2.2.2 立体标定	第24-25页
2.2.3 对极几何	第25页
2.2.4 立体校正	第25-26页
2.2.5 立体匹配算法	第26-28页
2.2.6 立体匹配的评价标准	第28-29页
2.3 BP算法	第29-31页
2.4 本章小结	第31-33页
第三章基于卷积神经网络的匹配代价计算方法	第33-57页
3.1 卷积神经网络	第33-40页
3.1.1 卷积神经网络的历史	第33-35页
3.1.2 CNN的卷积层结构	第35-38页
3.1.3 CNN的池化层结构	第38-39页
3.1.4 CNN的激活函数	第39-40页
3.2 SMC-CNN网络结构	第40-44页
3.3 实验设计	第44-55页
3.3.1 Middlebury立体匹配对数据集及训练集的构造	第44-47页
3.3.2 数据集的扩大	第47-48页
3.3.3 网络的训练与参数的选择	第48-51页
3.3.4 实验结果	第51-55页
3.4 本章小结	第55-57页
第四章视差图的后处理和三维重建	第57-71页
4.1 基于SMC-CNN匹配代价的后处理	第57-65页
4.1.1 改进的交叉基代价聚合	第57-59页
4.1.2 半全局匹配算法	第59-61页
4.1.3 计算视差图	第61-63页
4.1.4 实验结果	第63-65页
4.2 基于Delaury三角剖分的三维重建	第65-69页
4.2.1 点云的生成	第65页
4.2.2 曲面重建	第65-69页
4.2.3 重建结果	第69页
4.3 本章小结	第69-71页
第五章总结与展望	第71-73页
参考文献	第73-80页
作者简历及在学期间所取得的科研成果	第80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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