| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图目录 | 第9-11页 |
| 表目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·3DTV的发展与现状 | 第13-16页 |
| ·3DTV系统简介 | 第16-19页 |
| ·深度获取算法 | 第19-21页 |
| ·本文的主要研究内容和章节安排 | 第21-22页 |
| ·主要研究工作 | 第21页 |
| ·论文章节安排 | 第21-22页 |
| 第二章 "AW聚合+DP优化"深度获取算法 | 第22-42页 |
| ·双目立体视觉原理 | 第22-23页 |
| ·立体匹配的研究内容 | 第23-27页 |
| ·匹配基元的选择 | 第23-24页 |
| ·匹配的约束条件 | 第24-25页 |
| ·立体匹配的常用算法 | 第25-27页 |
| ·"AW聚合+DP优化"深度获取算法 | 第27-38页 |
| ·AW聚合的窗口选择 | 第28-30页 |
| ·基于AW聚合获取的初始视差图 | 第30-35页 |
| ·基于DP的视差图优化 | 第35-37页 |
| ·视差图的后处理及结果分析 | 第37-38页 |
| ·视差图序列的稳定性 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于GPU的"AW聚合+DP优化"算法实现 | 第42-57页 |
| ·GPU的特点 | 第42-43页 |
| ·CUDA架构 | 第43-47页 |
| ·编程模型 | 第43-45页 |
| ·CUDA程序优化 | 第45-47页 |
| ·CUDA平台上的"AW聚合+DP优化"算法实现 | 第47-56页 |
| ·CUDA平台上的AW聚合算法实现 | 第47-51页 |
| ·CUDA平台上的DP优化算法实现 | 第51-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 ToF摄像机与AW聚合信息相融合的深度获取算法 | 第57-73页 |
| ·ToF摄像机 | 第57-58页 |
| ·常见的基于ToF摄像机的深度获取算法 | 第58-59页 |
| ·ToF摄像机与AW聚合信息相融合的深度获取算法 | 第59-72页 |
| ·ToF摄像机与AW聚合信息融合算法的实验平台 | 第60-61页 |
| ·ToF深度图的预处理 | 第61-63页 |
| ·代价函数的构造 | 第63-67页 |
| ·ToF摄像机与AW聚合信息的融合算法 | 第67-68页 |
| ·实验结果及分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第78页 |