基于边缘保持插值的分段刚性场景流估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 变分场景流研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 基于RGBD数据的场景流估计 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于立体视觉的场景流估计 | 第14-15页 |
| 1.2.3 场景流估计中存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 变分场景流和立体视觉基础理论 | 第18-38页 |
| 2.1 变分理论与最速下降法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 变分原理 | 第18-20页 |
| 2.1.2 最速下降法 | 第20-21页 |
| 2.1.3 全变分模型 | 第21-22页 |
| 2.2 变分光流基础理论 | 第22-29页 |
| 2.2.1 变分光流模型 | 第23-27页 |
| 2.2.2 变分光流求解 | 第27-29页 |
| 2.3 双目立体视觉基础理论 | 第29-32页 |
| 2.3.1 参考坐标系与成像模型 | 第29-31页 |
| 2.3.2 立体视觉理论 | 第31-32页 |
| 2.4 变分场景流基础理论 | 第32-37页 |
| 2.4.1 亮度恒常假设的数据项 | 第33-34页 |
| 2.4.2 全变分平滑项 | 第34页 |
| 2.4.3 变分场景流求解方案 | 第34-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 边缘保持插值的分段刚性场景流估计 | 第38-52页 |
| 3.1 分段刚性场景流估计模型 | 第39-43页 |
| 3.1.1 亮度恒常假设的数据项 | 第40页 |
| 3.1.2 空间正则化项 | 第40-42页 |
| 3.1.3 分割正则化项 | 第42页 |
| 3.1.4 可见正则化项 | 第42-43页 |
| 3.2 正反一致性校验 | 第43-45页 |
| 3.3 边缘保持插值 | 第45-51页 |
| 3.3.1 边缘检测 | 第45-48页 |
| 3.3.2 误差较大区域重新插值 | 第48-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第52-68页 |
| 4.1 误差指标 | 第52-54页 |
| 4.2 MIDDLEBURY数据集测试结果 | 第54-62页 |
| 4.3 KITTI数据集测试结果 | 第62-64页 |
| 4.4 真实场景数据集测试结果 | 第64-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
