飞行时间法三维相机的深度图像增强技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 深度图像的获取方法 | 第9-13页 |
| 1.2.1 被动获取方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 主动获取方法 | 第10-13页 |
| 1.3 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.1 深度图像的降噪研究 | 第13-14页 |
| 1.3.2 深度图像的分辨率增强研究 | 第14-15页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 TOF深度图像的降噪处理 | 第16-23页 |
| 2.1 TOF深度相机的工作原理 | 第16-17页 |
| 2.2 TOF相机的输出图像 | 第17-18页 |
| 2.3 深度图像去噪方法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 中值滤波 | 第18-19页 |
| 2.3.2 非局部均值滤波 | 第19-20页 |
| 2.3.3 双边滤波 | 第20-21页 |
| 2.3.4 多图像平均法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小节 | 第22-23页 |
| 第三章 基于插值的深度图像上采样方法 | 第23-35页 |
| 3.1 经典插值算法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 最近邻域插值算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 双线性插值算法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 双三次插值算法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于置信度和边缘优化的加权插值方法 | 第26-33页 |
| 3.2.1 基于置信度的加权插值方法 | 第27-29页 |
| 3.2.2 提取边缘信息 | 第29-30页 |
| 3.2.3 边缘梯度多方向优化 | 第30-33页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 结合彩色图像的深度图像上采样 | 第35-43页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 TGV模型介绍 | 第35-36页 |
| 4.3 基于彩色图像约束的二阶各向异性TGV | 第36-40页 |
| 4.3.1 深度图像的预处理 | 第37页 |
| 4.3.2 基于二阶TGV的上采样模型 | 第37-39页 |
| 4.3.3 原始对偶算法优化求解 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 第五章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 5.1 本文总结 | 第43页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
