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计算视觉中三维重建、图像增强及模式分类问题的新方法

摘要第1-6页
英文摘要第6-7页
第一章 引言第7-10页
第二章 相关工作第10-14页
   ·三维重建及相关工作第10-11页
   ·基于反卷积的图像增强及相关工作第11-12页
   ·最近特征线方法的相关工作第12-14页
第三章 基于相对极线运动的三维视频重建第14-32页
   ·基本原理第14-15页
   ·基于相对极线运动的三维重建方法第15-19页
     ·从“场景点”角度定义三维重建问题第16-17页
     ·轨迹的匹配分数第17-18页
     ·确立轨迹匹配及特征点匹配第18-19页
   ·有效性分析第19-21页
   ·实验结果第21-30页
     ·模拟实验第21-23页
     ·三维重建不规则运动的光纤花第23-26页
     ·三维重建飘扬的旗帜第26-27页
     ·含相互遮挡的不连续表面的三维重建第27-28页
     ·三维重建动态手势第28-29页
     ·三维重建动态人脸表情第29-30页
   ·讨论第30-32页
第四章 基于多核反卷积和对偶摄像机的图像及视频增强第32-49页
   ·多核反卷积的算法原理第32-34页
     ·形式化描述第32-34页
   ·获取多核信息第34-37页
     ·对偶相机和空间模糊核第34-35页
     ·光流和时间模糊核第35-36页
     ·视频多核第36-37页
   ·有效性分析第37-40页
   ·实验结果第40-49页
     ·对偶多核模拟实验第40-43页
     ·视频多核实验第43-46页
     ·综合实例:相机抖动、旋转的书第46-49页
第五章 基于最近特征线段的模式分类第49-66页
   ·最近特征线段模式分类方法第49-53页
     ·特征线段子空间第50-51页
     ·修订的特征线段空间表示第51-53页
   ·RNFLS方法的有效性分析第53-61页
     ·样本分布集中特性第53-57页
     ·入侵概率与特征空间维度的关系第57-61页
     ·计算复杂度第61页
   ·实验结果和讨论第61-66页
     ·双螺旋问题第61-63页
     ·双高斯分布第63-65页
     ·真实世界分类问题第65-66页
第六章 结论与展望第66-68页
参考文献第68-71页
攻读学位期间发表的论文第71-72页
致谢第72-73页

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