基于SoC的双目立体视觉匹配算法研究

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基于SoC的双目立体视觉匹配算法研究

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基于SoC的双目立体视觉匹配算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
注释表	第11-12页
缩略词	第12-13页
第一章绪论	第13-19页
1.1 课题研究背景及意义	第13页
1.2 国内外研究现状	第13-17页
1.3 本文的主要研究内容及章节安排	第17-19页
第二章基于SoC的双目视觉系统总体方案设计	第19-27页
2.1 需求分析及硬件选型	第19-20页
2.2 系统硬件平台	第20-23页
2.2.1 Zynq SoC介绍	第20-21页
2.2.2 AXI总线接口	第21-23页
2.3 系统总体设计	第23-26页
2.3.1 系统总体框架	第23-24页
2.3.2 双目相机采集模块	第24-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第三章摄像机标定与校正	第27-45页
3.1 摄像机成像模型	第27-30页
3.1.1 参考坐标系	第27-28页
3.1.2 线性摄像机模型	第28-30页
3.1.3 非线性摄像机模型	第30页
3.2 双目立体视觉基本理论	第30-32页
3.2.1 双目系统几何模型	第30-31页
3.2.2 空间点三维重建方法	第31-32页
3.3 摄像机标定	第32-39页
3.3.1 单应矩阵计算	第33-34页
3.3.2 内参数约束条件	第34-36页
3.3.3 畸变参数估计	第36页
3.3.4 对极几何与极线校正	第36-39页
3.4双目视觉标定及校正实验	第39-44页
3.4.1 标定实验过程	第39-42页
3.4.2 摄像机校正	第42-44页
3.5 本章小结	第44-45页
第四章立体匹配算法研究	第45-59页
4.1 基于最小生成树的立体匹配	第45-48页
4.1.1 最小生成树	第45-46页
4.1.2 最小生成树代价聚合	第46-48页
4.2 跨尺度代价聚合	第48-51页
4.2.1 基于Census变换的匹配代价计算	第48-49页
4.2.2 基于加权最小二乘优化的代价聚合	第49-50页
4.2.3 跨尺度代价聚合算法	第50-51页
4.3 基于超像素分割的视差细化	第51-58页
4.3.1 加权中值滤波	第52页
4.3.2 SLIC超像素分割	第52-56页
4.3.3 基于超像素信息的加权中值滤波	第56-58页
4.4 本章小结	第58-59页
第五章基于实物平台的测试及结果分析	第59-66页
5.1 实验测试环境	第59-60页
5.1.1 实验平台介绍	第59页
5.1.2 实验评价方式	第59-60页
5.2 主要模块硬件实现	第60-61页
5.2.1 Census变换模块	第60页
5.2.2 汉明距离计算模块	第60-61页
5.3 实验结果分析	第61-65页
5.4 本章小结	第65-66页
第六章总结与展望	第66-67页
6.1 论文工作总结	第66页
6.2 研究展望	第66-67页
参考文献	第67-72页
致谢	第72-73页
在学期间的研究成果及发表的学术论文	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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