基于马尔可夫场理论的单目图像深度估计研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·计算机立体视觉 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·选题背景和内容 | 第19-21页 |
| 第二章 模式识别的深度估计模型 | 第21-26页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·模式识别系统 | 第21-23页 |
| ·模式识别方法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 马尔可夫随机场基本理论 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26-27页 |
| ·相关概念 | 第27-29页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第29-31页 |
| ·吉布斯随机场 | 第31-32页 |
| ·马尔可夫随机场与吉布斯随机场的关系 | 第32-33页 |
| ·马尔可夫随机场模型的分析框架 | 第33-34页 |
| ·马尔可夫随机场在数字图像处理中应用和发展 | 第34-36页 |
| ·DRF理论 | 第36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 第四章 图像的深度特征提取 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·纹理的概念和性质 | 第38-39页 |
| ·生理和心理视觉线索 | 第39-42页 |
| ·多尺度模型 | 第42-43页 |
| ·深度特征提取 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于随机场模型的算法 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·特征提取与基本模型 | 第47-48页 |
| ·算法一:基于统计模式识别 | 第48-49页 |
| ·算法二:基于高斯模型 | 第49-50页 |
| ·算法三:基于拉普拉斯模型 | 第50-51页 |
| ·算法四:基于混合模型 | 第51-52页 |
| ·实验条件 | 第52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·研究成果总结 | 第56页 |
| ·存在问题以及前景展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
