视频显微镜微观场景3D重构技术研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 三维重建研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多聚焦图像融合研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.3 离焦深度估计研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 散焦图像序列的去模糊方法研究 | 第20-37页 |
| 2.1 引言 | 第20-21页 |
| 2.2 基于小波变换的图像融合 | 第21-24页 |
| 2.2.1 小波变换图像融合理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 小波变换图像融合规则 | 第22-24页 |
| 2.3 改进的基于稀疏分解的图像融合方法 | 第24-31页 |
| 2.3.1 稀疏分解理论 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于稀疏表示的图像融合算法 | 第26-28页 |
| 2.3.3 改进的基于稀疏分解的图像融合方法 | 第28-31页 |
| 2.4 实验与结果 | 第31-36页 |
| 2.4.1 实验环境介绍 | 第31页 |
| 2.4.2 算法实现与结果分析 | 第31-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 散焦图像的深度估计方法研究 | 第37-59页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 基于马尔科夫随机场的深度估计方法 | 第38-44页 |
| 3.2.1 马尔可夫随机场理论 | 第38-39页 |
| 3.2.2 马尔可夫随机场散焦特征模型 | 第39-43页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第43-44页 |
| 3.3 基于几何约束的深度估计方法建模 | 第44-49页 |
| 3.3.1 深度估计模型几何推导 | 第44-48页 |
| 3.3.2 改进的散焦图像的深度估计算法 | 第48-49页 |
| 3.4 实验与结果 | 第49-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第四章 显微三维重建与方法评估 | 第59-69页 |
| 4.1 点云数据的预处理 | 第59-60页 |
| 4.2 曲面重建 | 第60-62页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第62-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 全文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78页 |
