光流及场景流计算方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题来源及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第10-16页 |
| 1.2.1 光流国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.2 场景流国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.1 光流主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 场景流主要研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章光流估计的基本知识 | 第18-31页 |
| 2.1 光流估计的基本假设 | 第18-19页 |
| 2.2 基本HORN- SCHUNK方法 | 第19-21页 |
| 2.3 多分辨率算法在光流估计中的应用 | 第21-26页 |
| 2.4 中值滤波器在光流估计中的应用 | 第26-28页 |
| 2.5 评价指标 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章基于纹理分解的稠密光流估计 | 第31-49页 |
| 3.1 图像的纹理分解 | 第31-33页 |
| 3.2 GA BOR小波 | 第33-35页 |
| 3.3 稠密纹理流 | 第35-37页 |
| 3.4 稠密纹理流对计算精度的影响 | 第37-40页 |
| 3.5 噪声干扰 | 第40-43页 |
| 3.6 光照变化 | 第43-46页 |
| 3.7 对遮挡的影响 | 第46-48页 |
| 3.8 本章总结 | 第48-49页 |
| 第4章场景流计算方法研究 | 第49-62页 |
| 4.1 场景流计算方法 | 第49-53页 |
| 4.1.1 双目视觉场景流计算方法 | 第49-51页 |
| 4.1.2 RGB-D图像计算场景流 | 第51-53页 |
| 4.2 K INECT获取深度图像 | 第53-56页 |
| 4.2.1 K inect简介 | 第54页 |
| 4.2.2 K inect获取深度信息原理 | 第54-56页 |
| 4.3 计算结果 | 第56-61页 |
| 4.3.1 双目视觉场景流测试结果 | 第56-57页 |
| 4.3.2 RGB-D图像测试场景流 | 第57-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章全局运动与局部运动估计 | 第62-70页 |
| 5.1 全局运动与局部运动 | 第62页 |
| 5.2 全局运动估计 | 第62-64页 |
| 5.3 实验结果 | 第64-65页 |
| 5.4 三维运动估计 | 第65-69页 |
| 5.5 结论 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果. | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
