压缩感知光场重建及深度估计的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 压缩感知在光场成像中的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 深度估计研究现状 | 第14-18页 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 | 第18-20页 |
| 2 压缩感知与光场理论介绍 | 第20-33页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第20-23页 |
| 2.1.1 稀疏模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 测量矩阵 | 第21页 |
| 2.1.3 重建算法 | 第21-23页 |
| 2.2 光场理论 | 第23-33页 |
| 2.2.1 四维光场模型 | 第23-25页 |
| 2.2.2 光场稀疏表示 | 第25-27页 |
| 2.2.3 光场采集 | 第27-30页 |
| 2.2.4 光场重建 | 第30-33页 |
| 3 光场图像深度估计 | 第33-40页 |
| 3.1 重聚焦 | 第33-35页 |
| 3.2 深度估计 | 第35-40页 |
| 3.2.1 光场图像遮挡模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 深度信息计算 | 第37-40页 |
| 4 压缩感知的光场重建实验 | 第40-49页 |
| 4.1 过完备字典训练学习 | 第40-41页 |
| 4.2 仿真重建 | 第41-46页 |
| 4.2.1 掩膜与重建算法分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 仿真重建实验 | 第43-46页 |
| 4.3 物理重建 | 第46-49页 |
| 4.3.1 掩膜到测量矩阵的转换 | 第47-48页 |
| 4.3.2 物理重建实验 | 第48-49页 |
| 5 光场图像深度信息提取实验 | 第49-61页 |
| 5.1 遮挡模型分析实验 | 第50-51页 |
| 5.2 深度估计实验 | 第51-56页 |
| 5.2.1 数字重聚焦的实现 | 第51-53页 |
| 5.2.2 深度计算 | 第53-56页 |
| 5.3 实验结果 | 第56-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 在研期间研究成果 | 第68页 |
