| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-13页 |
| 1.2 相关工作 | 第13-19页 |
| 1.2.1 场景深度恢复 | 第13-15页 |
| 1.2.2 物体深度恢复 | 第15-18页 |
| 1.2.3 物体分割 | 第18-19页 |
| 1.3 本文的研究内容和贡献 | 第19-21页 |
| 1.4 总结 | 第21-22页 |
| 第2章 分块匹配 | 第22-41页 |
| 2.1 模型匹配算法 | 第22-26页 |
| 2.1.1 问题描述 | 第22页 |
| 2.1.2 视角判断 | 第22-24页 |
| 2.1.3 HOG特征 | 第24页 |
| 2.1.4 LDA模型 | 第24-25页 |
| 2.1.5 图片匹配算法 | 第25-26页 |
| 2.2 分块匹配 | 第26-34页 |
| 2.2.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 2.2.2 自适应分块 | 第27-30页 |
| 2.2.3 分块匹配算法 | 第30-32页 |
| 2.2.4 全局优化 | 第32-34页 |
| 2.3 选框调整 | 第34-39页 |
| 2.3.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 2.3.2 RANSAC自适应选框调整 | 第35-39页 |
| 2.4 姿态调整 | 第39-40页 |
| 2.4.1 问题描述 | 第39页 |
| 2.4.2 仿射变换 | 第39-40页 |
| 2.5 本章总结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于分割信息的深度恢复 | 第41-47页 |
| 3.1 前景分割 | 第41-43页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第41页 |
| 3.1.2 物体分割 | 第41-43页 |
| 3.2 深度融合 | 第43-46页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第43-44页 |
| 3.2.2 深度融合与优化 | 第44-46页 |
| 3.3 本章总结 | 第46-47页 |
| 第4章 实验结果 | 第47-57页 |
| 4.1 训练集构建及预处理 | 第47-48页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第47页 |
| 4.1.2 数据库构建 | 第47-48页 |
| 4.2 与构造的数据比较 | 第48-51页 |
| 4.3 与Thomas et al.文献[1]比较 | 第51-52页 |
| 4.4 与Kar et al.文献[2]比较 | 第52-55页 |
| 4.5 与Su et al.文献[3]比较 | 第55-56页 |
| 4.6 本章总结 | 第56-57页 |
| 第5章 总结 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64页 |