| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 研究意义 | 第16-18页 |
| 1.2 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.3 论文结构 | 第20-22页 |
| 第2章 深度恢复研究现状 | 第22-32页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 基于彩色数据的深度恢复方法 | 第23-24页 |
| 2.3 基于深度数据的深度增强方法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 基于图像的方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于视频的方法 | 第26-27页 |
| 2.4 基于RGB-D数据的深度增强方法 | 第27-32页 |
| 2.4.1 基于图像的方法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 基于视频的方法 | 第28-32页 |
| 第3章 被动和主动深度传感的信息融合 | 第32-52页 |
| 3.1 引言 | 第32-33页 |
| 3.2 相关工作与研究动机 | 第33-35页 |
| 3.2.1 基于立体视觉的方法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于主动深度传感技术的方法 | 第34页 |
| 3.2.3 基于主动与被动深度传感技术的融合方法 | 第34-35页 |
| 3.3 问题描述与形式化 | 第35-37页 |
| 3.4 深度先验概率初始化 | 第37页 |
| 3.5 结构决定性信息的推理 | 第37-39页 |
| 3.5.1 遮挡区域的推理 | 第37-38页 |
| 3.5.2 深度不连续区域的推理 | 第38-39页 |
| 3.6 深度信息融合 | 第39-41页 |
| 3.6.1 基于立体视觉的深度观测 | 第39-40页 |
| 3.6.2 基于主动技术的深度观测 | 第40-41页 |
| 3.6.3 融合与迭代精化 | 第41页 |
| 3.7 实验结果 | 第41-50页 |
| 3.7.1 匹配代价函数的评估 | 第43-46页 |
| 3.7.2 深度融合的评估 | 第46-49页 |
| 3.7.3 迭代精化的评估 | 第49-50页 |
| 3.8 小结和讨论 | 第50-52页 |
| 第4章 基于RGB-D图像的稠密场景流估计 | 第52-74页 |
| 4.1 引言 | 第52-54页 |
| 4.2 相关工作和研究动机 | 第54-56页 |
| 4.2.1 处理遮挡的方法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 处理大位移运动的方法 | 第55-56页 |
| 4.3 问题描述与形式化 | 第56-58页 |
| 4.3.1 符号表示 | 第56-58页 |
| 4.4 时域的非遮挡区域特征一致性 | 第58-60页 |
| 4.4.1 基于RGB-D图像块的特征 | 第58-59页 |
| 4.4.2 遮挡建模 | 第59-60页 |
| 4.5 空域的运动信息平滑性 | 第60-61页 |
| 4.6 优化求解 | 第61-64页 |
| 4.6.1 候选值生成 | 第62-64页 |
| 4.6.2 候选值融合 | 第64页 |
| 4.7 实验结果 | 第64-73页 |
| 4.7.1 精度和效率的定量评估 | 第65-68页 |
| 4.7.2 大位移运动和遮挡上鲁棒性的定性评估 | 第68-69页 |
| 4.7.3 可变形表面上鲁棒性的定性评估 | 第69-70页 |
| 4.7.4 RGB-D长视频序列上精度与鲁棒性的定性和定量评估 | 第70-73页 |
| 4.8 小结和讨论 | 第73-74页 |
| 第5章 基于RGB-D视频序列的深度增强 | 第74-96页 |
| 5.1 引言 | 第74-75页 |
| 5.2 相关工作和研究动机 | 第75-77页 |
| 5.2.1 深度图对齐的方法 | 第75-76页 |
| 5.2.2 深度图融合的方法 | 第76-77页 |
| 5.3 算法框架 | 第77-78页 |
| 5.4 深度图对齐 | 第78-84页 |
| 5.4.1 原始PatchMatch方法 | 第79-80页 |
| 5.4.2 问题描述与形式化 | 第80-82页 |
| 5.4.3 优化求解 | 第82-84页 |
| 5.5 深度图融合 | 第84-89页 |
| 5.5.1 问题描述与形式化 | 第85-88页 |
| 5.5.2 卷积神经网络训练 | 第88-89页 |
| 5.6 实验结果 | 第89-95页 |
| 5.6.1 深度图对齐方法的评估 | 第89-90页 |
| 5.6.2 深度增强方法的评估 | 第90-95页 |
| 5.7 结论和讨论 | 第95-96页 |
| 第6章 结论与展望 | 第96-100页 |
| 6.1 工作总结 | 第96-97页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第97-100页 |
| 参考文献 | 第100-114页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第114-116页 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 | 第116-118页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 作者简介 | 第122页 |