| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 单目多视点深度感知算法 | 第14-17页 |
| 1.2.2 双目立体匹配算法 | 第17-18页 |
| 1.2.3 小基线单双目深度感知 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第19-22页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第22-24页 |
| 第2章 单目多视点深度感知算法 | 第24-48页 |
| 2.1 自标定小运动恢复结构算法 | 第24-32页 |
| 2.1.1 特征点提取与匹配 | 第25-27页 |
| 2.1.2 光束法平差 | 第27-32页 |
| 2.2 稠密深度重构 | 第32-38页 |
| 2.2.1 基于平面扫描的稠密匹配 | 第33-36页 |
| 2.2.2 基于条件随机场的深度优化 | 第36-38页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第38-46页 |
| 2.3.1 特征点提取与匹配实验 | 第38-40页 |
| 2.3.2 小运动恢复结构(SFSM)实验 | 第40-41页 |
| 2.3.3 稠密深度获取实验 | 第41-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 双边空间立体匹配算法 | 第48-66页 |
| 3.1 Birchfield Tomasi算法 | 第48-50页 |
| 3.2 双边空间的表示 | 第50-52页 |
| 3.3 全局优化方程建立与快速求解 | 第52-58页 |
| 3.3.1 平滑项 | 第53-55页 |
| 3.3.2 数据项 | 第55-57页 |
| 3.3.3 双边空间全局优化方程整合与求解 | 第57-58页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第58-65页 |
| 3.4.1 Birchfield Tomasi算法实验 | 第58-60页 |
| 3.4.2 双边空间立体匹配实验 | 第60-65页 |
| 3.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 合成聚焦的生成方法研究 | 第66-78页 |
| 4.1 模糊算法及其加速 | 第66-70页 |
| 4.1.1 模糊算法原理 | 第66-69页 |
| 4.1.2 边界处理 | 第69-70页 |
| 4.2 层次式的合成聚焦算法 | 第70-72页 |
| 4.3 光场数据集 | 第72-73页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第73-76页 |
| 4.4.1 合成聚焦算法实验 | 第73-74页 |
| 4.4.2 彩色图像到合成聚焦 | 第74-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第5章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第86页 |