基于光场多视角图像序列的深度估计算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 光场成像理论的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于光场数据的深度估计研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 2 光场的基本理论与EPI的形成原理 | 第16-31页 |
| 2.1 光场的定义及参数化表征 | 第16-18页 |
| 2.2 光场的获取方式 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于微透镜阵列的光场获取方式 | 第18-20页 |
| 2.2.2 基于相机阵列的光场获取方式 | 第20-21页 |
| 2.3 EPI的形成原理与应用 | 第21-29页 |
| 2.3.1 极平面中相关概念的描述 | 第21-22页 |
| 2.3.2 EPI的形成原理与特征 | 第22-26页 |
| 2.3.3 模拟场景的EPI形成 | 第26-27页 |
| 2.3.4 真实场景的EPI形成 | 第27-28页 |
| 2.3.5 EPI中斜率与深度的关系 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 3 彩色图像序列的深度估计算法 | 第31-42页 |
| 3.1 稀疏表示 | 第31-32页 |
| 3.2 边缘深度估计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 边缘信息的提取 | 第32-33页 |
| 3.2.2 边缘深度的计算 | 第33-35页 |
| 3.3 深度扩散 | 第35-37页 |
| 3.4 深度扩散的优化 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.5.1 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 3.5.2 时间复杂度分析 | 第39-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 灰度图像序列的深度估计算法 | 第42-58页 |
| 4.1 自适应阈值的Canny边缘检测 | 第42-44页 |
| 4.2 最小二乘法拟合斜率 | 第44-48页 |
| 4.2.1 最小二乘法原理 | 第45-47页 |
| 4.2.2 利用最小二乘法拟合直线求斜率 | 第47-48页 |
| 4.3 边缘深度图像的生成及其深度扩散 | 第48-50页 |
| 4.3.1 边缘深度图像的生成 | 第48-49页 |
| 4.3.2 深度扩散 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 相同场景下两种算法的比较 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 存在的问题及工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
