【正文】 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 指導(dǎo)教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 評(píng)閱教師評(píng)閱書(shū) 評(píng)閱教師評(píng)價(jià)： 一、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整 體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 建議成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi)畫(huà)“√”） 評(píng)閱教師： （簽名） 單位： （蓋章） 年 月 日 第 2 頁(yè) 共 29 頁(yè) 教研室（或答辯小組）及教學(xué)系意見(jiàn) 教研室（或答辯小組）評(píng)價(jià)： 一、答辯過(guò)程 畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）的基本要點(diǎn)和見(jiàn)解的敘述情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 對(duì)答辯問(wèn)題的反應(yīng)、理解、表達(dá)情況 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 學(xué)生答辯過(guò)程中的精神狀態(tài) □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 二、論文（設(shè)計(jì)）質(zhì)量 論文（設(shè)計(jì)）的整體結(jié)構(gòu)是否符合撰寫(xiě)規(guī)范？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 是否完成指定的論文（設(shè)計(jì)）任務(wù)（包括裝訂及附件）？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 三、論文（設(shè)計(jì)）水平 論文（設(shè)計(jì)）的理論意義或?qū)鉀Q實(shí)際問(wèn)題的指導(dǎo)意義 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文的觀念是否有新意？設(shè)計(jì)是否有創(chuàng)意？ □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 論文（設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)）所體現(xiàn)的整體水平 □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 評(píng)定成績(jī)： □ 優(yōu) □ 良 □ 中 □ 及格 □ 不及格 （在所選等級(jí)前的□內(nèi) 畫(huà)“√”） 教研室主任（或答辯小組組長(zhǎng)）： （簽名） 年 月 日 教學(xué)系意見(jiàn)： 系主任： （簽名） 年 月 日 第 3 頁(yè) 共 29 頁(yè) 南京大學(xué)金陵學(xué)院本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）中文摘要 畢業(yè)論文題目： 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的立體匹配算法研究 信工 院系 電子信息科學(xué)與技術(shù) 專(zhuān)業(yè) 08 級(jí)本科生姓名： 張洋洋 指導(dǎo)教師（姓名）： 李揚(yáng) 隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)的發(fā)展，雙目立體視覺(jué)已經(jīng)成為近期研究的重 點(diǎn)，它主要是通過(guò)模擬人眼立體成像的機(jī)制，利用兩臺(tái)攝像機(jī)通過(guò)不同位置成像，然后通過(guò)后續(xù)的處理，主要包括攝像機(jī)標(biāo)定，立體匹配，以即最后 3D 重建最終產(chǎn)生三維的圖像。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 作 者 簽 名： 日 期： 指導(dǎo)教師簽名： 日 期： 使用授權(quán)說(shuō)明 本人完全了解 大學(xué)關(guān)于收集、保存、使用畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的規(guī)定，即：按照學(xué)校要求提交畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版本；學(xué)校有權(quán)保存畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）的印刷本和電子版，并提供目錄檢索與閱覽服務(wù)；學(xué)校可以采用影印、縮印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存論文；在不以贏利為目的前提下，學(xué)校可以公布論文的部分或全部?jī)?nèi)容。 南京大學(xué) 本 科 生 畢 業(yè) 論 文 （申請(qǐng)學(xué)士學(xué)位） 論文題目 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的立體匹配算法研究 論文題目 基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的立體匹配算法研究 Title in English（英文題目） The research of Stereo Matching based on Dynamic Programming 姓名：張洋洋 南京大學(xué)金陵學(xué)院信息管理系 Dept. of Information Management， Jinling College, NJU 畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說(shuō)明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾：所呈交的畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文），是我個(gè)人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 作者簽名： 日 期： 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。 作者簽名： 日期： 年 月 日 學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū) 本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和 電子版，允許論文被查閱和借閱。然而立體視覺(jué)的重點(diǎn)是立體匹配，因此本文對(duì)立體匹配做重點(diǎn)的討論與研究。 本文主要研究?jī)?nèi)容 ......................................................................................錯(cuò)誤 !未定義書(shū)簽。 計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究主要有以下幾個(gè)領(lǐng)域的研究方向相互滲透：人工智能、物理（主要是可見(jiàn)光與紅外的成像）、神經(jīng)生物學(xué)。 當(dāng)前，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)處理、以及人工智能研究的更一步深入，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)越來(lái)越多的得到人們的重視與研究，此外計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用也更加的廣泛，設(shè)計(jì)到軍事、醫(yī)療等方方面面。 為了便于研究，完整的雙目立體視覺(jué)通常會(huì)被按照不同的步驟按照既定的流程來(lái)進(jìn)行相關(guān)的研究，它主要流程是首先是左右圖像信息獲取，然后根據(jù)圖像信息進(jìn)行相關(guān)的預(yù)處理方便后續(xù)進(jìn)行分析與研究，接著對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定的過(guò)程 ，隨后就是最重要也是最復(fù)雜的立體匹配過(guò)程，最后完成三維重建，其中立體匹配技術(shù)是立體視覺(jué)中的重點(diǎn)環(huán)節(jié)。因此要完成正確、效率比較高的無(wú)歧義匹配難度相當(dāng)?shù)拇蟆? 本文主要研究?jī)?nèi)容 本文主要針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的雙目立體視覺(jué)相關(guān)算法的研究與實(shí)現(xiàn)，并且對(duì)立體匹配算法進(jìn)行了詳細(xì)的討論，重點(diǎn)研究了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論的立體匹配算法。第四章對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)與展望，并提出有待解決的問(wèn)題。 局部算法具有計(jì)算負(fù)責(zé)度低、算法效率高等特點(diǎn)，它最突出的特點(diǎn)是對(duì)于初始匹配代價(jià)計(jì)算和對(duì)匹配代價(jià)聚合值的計(jì)算，這兩個(gè)步驟尤為重要，方法是首先確定視差的搜索范圍，每個(gè)視差值對(duì)應(yīng)一個(gè)初始的匹配代價(jià)，然后根據(jù)這些初始代價(jià)利用分塊的方法計(jì)算每個(gè)塊中的灰度值之和即匹配代價(jià)聚合值，然后選取匹配代價(jià)聚合值最小的時(shí)候?qū)?yīng)的視差作為當(dāng)前像素的視差，盡管這種方法具有復(fù)雜度低于效率高等特點(diǎn)，但是 它僅僅考慮塊內(nèi)的約束條件，缺乏全局的約束，導(dǎo)致匹配的精度較低，誤匹配的情況較大。 視差理論 在研究人體視覺(jué)理論中，我們知道，人的雙眼可以識(shí)別不同景深的物體。 因此我們根據(jù)人雙眼的視覺(jué)原理，可以仿照人眼的機(jī)制，可以使用多臺(tái)攝像機(jī)或者同一個(gè)攝像機(jī)通過(guò)移動(dòng)拍攝同一個(gè)物體的時(shí)候，由于視差距離的存在，可以根據(jù)攝像機(jī)成像模型以及攝像機(jī)之間的幾何關(guān)系恢復(fù)出原有物體的三維信息。就目前來(lái)看，算法的研究主要分為兩類(lèi)，第一類(lèi)是是利用局部算法來(lái)選取能量函數(shù)，進(jìn)行的算法匹配，典型的有：固定塊匹配、滑動(dòng)窗口匹配等等；另一中是針對(duì)整幅圖像的一些約束條件，在第一種方法的基礎(chǔ)上，利用全局能量函數(shù)最小的條件作為約束，從而得到更加準(zhǔn)確的視差空間，其中比較典型的算法包括：常規(guī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃立體匹配算法、 Belief Propagation 算法等。 固定塊匹配 利用固定的窗口大小，使用整幅圖像遍歷掃描的方法獲取左、右圖像最小能量函數(shù)的視差值。 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法，通過(guò)遞歸，根據(jù)外極線(xiàn)約束條件，搜索能量函數(shù)最小的最佳路徑，從而獲取視差值。同樣右視差表示 Rd 表示右圖像上的點(diǎn) ( , )RI xy 到左圖像上點(diǎn)