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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于双目视觉的自然场景感知
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基于双目视觉的自然场景感知
 
     论文目录
 
摘要第1-3页
ABSTRACT第3-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·自然场景感知的研究现状第9-12页
   ·自然场景感知的研究趋势第12-13页
   ·本文的研究内容和安排第13-14页
第2章 双目立体视觉第14-30页
   ·双目立体视觉的原理第14-15页
   ·相机校准第15-21页
     ·相机模型第16页
     ·相机透镜的畸变第16-18页
     ·相机外部参数第18-20页
     ·校准相机第20-21页
   ·图像矫正第21-23页
   ·立体匹配第23-29页
     ·立体匹配中的难点第23-25页
     ·基本约束条件第25-27页
     ·区域匹配策略及代价函数第27-28页
     ·双目立体匹配算法的评价第28-29页
   ·三角法则计算深度第29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 自然场景的特征提取第30-44页
   ·自然场景图像集第30-32页
   ·低层特征的提取第32-37页
     ·颜色特征第33-35页
     ·纹理特征第35-36页
     ·形状特征第36-37页
   ·场景语义模型第37-42页
     ·语义对象模型第37-38页
     ·局部语义概念模型第38-40页
     ·语义属性模型第40-42页
   ·本章小结第42-44页
第4章 改进的自然场景特征提取方法第44-57页
   ·引言第44-45页
   ·特征提取第45-47页
     ·HOG 特征第45-47页
     ·gist 特征第47页
   ·场景模型第47-49页
     ·HOG 与gist 的结合第47-48页
     ·局部语义概念模型第48-49页
   ·分类方法第49-52页
     ·支撑向量机第49-51页
     ·k-NN第51-52页
   ·实验结果及分析第52-56页
     ·参数设置第52页
     ·分类DWS第52-53页
     ·分类DOT第53-56页
   ·结论第56-57页
第5章 基于双目视觉的室内场景感知第57-68页
   ·引言第57-58页
   ·相关研究第58-61页
     ·基于距离数据的全局属性第58-59页
     ·基于特征点的局部特征第59-60页
     ·基于三维点云数据的平面特征第60-61页
   ·图像数据集第61-62页
   ·方法第62-65页
     ·空旷场所和封闭场所的分类第63页
     ·平面区域的拟合第63-64页
     ·平面特征提取算法第64-65页
   ·实验结果及分析第65-67页
   ·结论第67-68页
第6章 结论与展望第68-70页
   ·结论第68页
   ·展望第68-70页
参考文献第70-74页
缩略语词汇表第74-75页
致谢第75-76页
攻读硕士学位期间的研究成果第76页

 
 
论文编号BS197191,这篇论文共76
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