基于非参数多线索融合的单目视频深度图估计研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容与论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 视频序列立体转换的基本原理 | 第15-27页 |
| 2.1 立体视觉的基本原理 | 第15-20页 |
| 2.1.1 立体成像 | 第15-16页 |
| 2.1.2 立体视频格式 | 第16-18页 |
| 2.1.3 常用深度线索 | 第18-20页 |
| 2.2 视频深度图估计基本算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 从运动恢复结构（SFM） | 第20-21页 |
| 2.2.2 深度线索法（DCF） | 第21-22页 |
| 2.2.3 机器学习法（MLA） | 第22-23页 |
| 2.3 立体视频生成 | 第23-26页 |
| 2.3.1 深度图预处理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 像素映射 | 第25页 |
| 2.3.3 虚拟图像的后处理 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于前景背景融合的单目图像深度图估计 | 第27-55页 |
| 3.1 场景语义描述符 | 第27-30页 |
| 3.2 非参数前景深度图估计 | 第30-39页 |
| 3.2.1 数据库建立 | 第31-32页 |
| 3.2.2 候选子集估计 | 第32-35页 |
| 3.2.3 场景重排 | 第35-37页 |
| 3.2.4 非参数全局能量函数 | 第37-39页 |
| 3.3 基于分段诱导的深度优化 | 第39-41页 |
| 3.3.1 基于图模型的图像分割 | 第40页 |
| 3.3.2 局部区域均值法深度优化 | 第40-41页 |
| 3.4 面向全局深度估计的几何线索约束 | 第41-45页 |
| 3.4.1 消失点与消失线估计 | 第41-43页 |
| 3.4.2 线性透视基本原理与算法 | 第43-45页 |
| 3.5 深度融合求精策略 | 第45-46页 |
| 3.5.1 全局融合 | 第45页 |
| 3.5.2 双边带滤波 | 第45-46页 |
| 3.6 实验过程与分析 | 第46-54页 |
| 3.6.1 实验过程 | 第46-50页 |
| 3.6.2 结果分析 | 第50-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 联合空时信息的单目视频深度图估计 | 第55-70页 |
| 4.1 视频序列分类 | 第55-57页 |
| 4.2 视频的时间相关性线索 | 第57-60页 |
| 4.2.1 光流场 | 第57-59页 |
| 4.2.2 时间相关性约束 | 第59-60页 |
| 4.3 帧间运动约束 | 第60-63页 |
| 4.3.1 运动分割 | 第60-62页 |
| 4.3.2 运动约束法则 | 第62-63页 |
| 4.4 基于非参数学习的视频深度提取 | 第63-64页 |
| 4.5 视频深度图序列后处理 | 第64-66页 |
| 4.5.1 深度图分段约束 | 第64-65页 |
| 4.5.2 深度图序列增强 | 第65-66页 |
| 4.6 实验过程与分析 | 第66-68页 |
| 4.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 总结与展望 | 第70-73页 |
| 5.1 工作总结 | 第70-72页 |
| 5.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第76-77页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第77-78页 |
| 附录 3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
