光场图像的超分辨率重建方法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 超分辨率重建的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 光场超分辨率重建的研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 主要内容与章节安排 | 第19-21页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第19页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 光场成像原理和超分辨率重建的基本理论 | 第21-37页 |
| 2.1 光场成像的基本理论 | 第21-22页 |
| 2.2 光场的获取 | 第22-27页 |
| 2.2.1 多自由度相机位移平台及相机阵列 | 第22-23页 |
| 2.2.2 单镜头光场相机 | 第23-27页 |
| 2.3 光场参数化表示 | 第27-28页 |
| 2.4 光场数据的处理 | 第28-32页 |
| 2.4.1 光场渲染理论 | 第28-29页 |
| 2.4.2 传统型光场相机的渲染及多视角图像 | 第29-31页 |
| 2.4.3 光场的极平面图像 | 第31-32页 |
| 2.5 超分辨率重建基本理论 | 第32-36页 |
| 2.5.1 超分辨率重建的基本前提 | 第32-33页 |
| 2.5.2 超分辨率重建的一般步骤 | 第33-34页 |
| 2.5.3 基于深度学习的图像超分辨率重建 | 第34-35页 |
| 2.5.4 光场图像的亚像素位移 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 融合全局与局部视角的光场超分辨率重建 | 第37-50页 |
| 3.1 融合全局与局部视角的光场超分辨率重建 | 第37-44页 |
| 3.1.1 光场数据预处理 | 第40-41页 |
| 3.1.2 空间超分辨率卷积神经网络 | 第41-42页 |
| 3.1.3 角度超分辨率卷积神经网络 | 第42-44页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第44-49页 |
| 3.2.1 实验设置 | 第44-45页 |
| 3.2.2 训练网络 | 第45-46页 |
| 3.2.3 实验结果分析 | 第46-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于EPI图像的光场超分辨率重建 | 第50-58页 |
| 4.1 基于EPI图像的光场超分辨率重建 | 第50-54页 |
| 4.1.1 EPI模糊化处理 | 第51-52页 |
| 4.1.2 EPI角度细节信息的恢复 | 第52-53页 |
| 4.1.3 训练网络 | 第53-54页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第54-57页 |
| 4.2.1 实验设置 | 第54-55页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 论文总结 | 第58页 |
| 5.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第65-66页 |
