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基于分层算法的立体图像匹配方法研究
 
     论文目录
 
摘要第9-10页
Abstract第10-11页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景、意义和目的第12-13页
        1.1.1 研究背景第12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
        1.1.3 研究目的第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 立体视觉研究现状第13-15页
        1.2.2 立体视觉的研究内容第15-16页
        1.2.3 本课题的主要研究内容第16-17页
    1.3 研究的内容及目标第17页
    1.4 论文的组织结构第17-20页
第2章 立体匹配的理论概述第20-32页
    2.1 立体匹配的约束条件第20-21页
    2.2 立体匹配的基本算法第21-23页
        2.2.1 局部最优匹配算法第22-23页
        2.2.2 全局最优匹配算法第23页
    2.3 遗传算法的理论基础第23-30页
        2.3.1 遗传算法的发展第23-25页
        2.3.2 GA原理第25页
        2.3.3 GA的理论基础第25页
        2.3.4 传统GA第25-28页
        2.3.5 GA与传统方法比较第28-29页
        2.3.6 遗传算法的特点第29-30页
        2.3.7 遗传算法在图像匹配中的应用第30页
    2.4 本章小节第30-32页
第3章 改进遗传算法第32-44页
    3.1 改进遗传算法第32-38页
        3.1.1 编码第32-33页
        3.1.2 初始种群第33页
        3.1.3 遗传算子第33-37页
        3.1.4 适应度函数第37页
        3.1.5 参数设置第37-38页
    3.2 算法流程第38-39页
    3.3 实验结果分析第39-42页
        3.3.1 改进GA实验结果分析第40页
        3.3.2 改进前后实验结果对比分析第40-42页
    3.4 本章小节第42-44页
第4章 分层算法第44-62页
    4.1 边缘特征提取第44-46页
    4.2 区域匹配算法第46-49页
        4.2.1 区域匹配算法原理第46-47页
        4.2.2 算法流程第47-49页
    4.3 基于分层算法的图像匹配第49-54页
        4.3.1 第一层匹配第49页
        4.3.2 第二层匹配第49-50页
        4.3.3 算法框架第50-52页
        4.3.4 分层算法的代码实现过程第52-54页
    4.4 分层算法间的联系第54页
    4.5 算法实验结果分析第54-60页
        4.5.1 分层算法的实验结果分析第54-55页
        4.5.2 分层算法与常规匹配算法实验结果对比第55-57页
        4.5.3 不同阈值对匹配结果的影响第57-60页
    4.6 本章小节第60-62页
第5章 总结和展望第62-64页
    5.1 总结第62页
    5.2 展望第62-64页
参考文献第64-68页
攻读硕士学位期间发表的学士论文及科研工作第68-69页
致谢第69页

 
 
论文编号BS4084969,这篇论文共69
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