| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 深度图像去噪与超分辨率方法综述 | 第13-23页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 深度图像获取原理 | 第13-15页 |
| 2.3 手部深度图像特点 | 第15-16页 |
| 2.4 深度图像去噪方法综述 | 第16-19页 |
| 2.4.1 基于滤波的图像去噪方法 | 第17-18页 |
| 2.4.2 基于稀疏表示的去噪方法 | 第18-19页 |
| 2.5 图像超分辨率方法综述 | 第19-22页 |
| 2.5.1 基于图像插值的方法 | 第20页 |
| 2.5.2 基于模型重建的方法 | 第20-21页 |
| 2.5.3 基于字典学习的方法 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于鲁棒字典的手部深度图像去噪方法 | 第23-43页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 基于联合双边滤波的手部深度图像预处理 | 第23-27页 |
| 3.2.1 噪声检测 | 第24-25页 |
| 3.2.2 基于RGB-D联合信息约束的邻域划分 | 第25-26页 |
| 3.2.3 手部深度图像滤波 | 第26-27页 |
| 3.3 基于鲁棒字典的手部深度图像去噪方法 | 第27-33页 |
| 3.3.1 传统的K-SVD字典训练算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 鲁棒字典训练算法 | 第29-33页 |
| 3.4 实验结果对比与分析 | 第33-41页 |
| 3.4.1 联合双边滤波器预处理结果对比分析 | 第34页 |
| 3.4.2 鲁棒字典训练算法性能对比分析 | 第34-38页 |
| 3.4.3 手部深度图像去噪结果对比分析 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于鲁棒字典的手部深度图像超分辨率方法 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 传统基于成对字典的图像超分辨率方法 | 第43-45页 |
| 4.3 基于鲁棒成对字典的手部深度图像超分辨率方法 | 第45-49页 |
| 4.3.1 改进的稀疏表示模型 | 第46页 |
| 4.3.2 基于改进正交匹配追踪算法的鲁棒成对字典训练 | 第46-48页 |
| 4.3.3 手部深度图像超分辨率重构模型 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果对比与分析 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |