| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 变分场景流估计研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文规划与安排 | 第13-16页 |
| 第2章 变分光流理论和双目摄像机模型 | 第16-40页 |
| 2.1 热传导定律及扩散方程 | 第17-19页 |
| 2.2 变分法和梯度下降流 | 第19-21页 |
| 2.2.1 变分原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 最速下降法 | 第20-21页 |
| 2.3 图像处理中的扩散模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 基于P-M方程的图像去噪模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Weicherk的张量扩散 | 第23-25页 |
| 2.3.3 全变分技术 | 第25-27页 |
| 2.4 变分光流求解 | 第27-35页 |
| 2.4.1 应用在光流中的平滑方案 | 第28-32页 |
| 2.4.2 光流中的多分辨率分层细化技术 | 第32-35页 |
| 2.5 双目立体视觉系统投影模型 | 第35-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 自适应各向异性全变分流驱动场景流估计 | 第40-52页 |
| 3.1 亮度和梯度守恒假设相结合的数据项 | 第40-42页 |
| 3.2 自适应各向异性全变分流驱动平滑项 | 第42-45页 |
| 3.2.1 各向异性全变分流驱动平滑 | 第42-43页 |
| 3.2.2 自适应各向异性全变分流驱动平滑 | 第43-45页 |
| 3.3 变分场景流求解方案 | 第45-49页 |
| 3.3.1 变分场景流能量泛函对应的欧拉拉格朗日方程 | 第45-47页 |
| 3.3.2 场景流中多分辨率由粗及精的求解方案 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-52页 |
| 第4章 实验验证与分析 | 第52-68页 |
| 4.1 误差指标 | 第52-53页 |
| 4.2 Middlebury数据集测试结果 | 第53-61页 |
| 4.3 Hemi-spheres数据集测试结果 | 第61-64页 |
| 4.4 真实场景数据集测试结果 | 第64-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |