基于双目RGB-D系统的深度修复研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 场景深度获取技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 深度相机的误差特性 | 第12-13页 |
| 1.2.3 单视点深度图像修复 | 第13-15页 |
| 1.2.4 多视点深度图像修复 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 双目RGB-D场景采集系统 | 第17-29页 |
| 2.1 双目RGB-D场景采集系统介绍 | 第17-18页 |
| 2.1.1 Kinect简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 双目RGB-D场景采集系统 | 第18页 |
| 2.2 深度图像校准与预处理 | 第18-26页 |
| 2.2.1 图像校准原理 | 第19-23页 |
| 2.2.2 图像校准操作 | 第23-25页 |
| 2.2.3 图像预处理 | 第25-26页 |
| 2.3 系统误差分析 | 第26-28页 |
| 2.3.1 相机干扰误差 | 第27页 |
| 2.3.2 系统误差分布形式 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于深度轮廓导向滤波的深度图像修复 | 第29-43页 |
| 3.1 总体框架 | 第29-30页 |
| 3.2 深度轮廓估计 | 第30-33页 |
| 3.3 基于误差补偿的导向视点融合 | 第33-35页 |
| 3.3.1 深度轮廓导向的融合策略 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于误差补偿的双视点融合 | 第34-35页 |
| 3.4 深度轮廓导向的深度填充算法 | 第35-40页 |
| 3.4.1 深度修复相关算法 | 第35-39页 |
| 3.4.2 改进的深度扩散策略 | 第39-40页 |
| 3.4.3 增强彩色约束 | 第40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-43页 |
| 第四章 实验结果 | 第43-49页 |
| 4.1 针对数据库数据的实验结果 | 第43-44页 |
| 4.2 针对实际场景数据的实验结果 | 第44-47页 |
| 4.2.1 深度轮廓估计算法评价 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基于误差补偿的双视点融合算法评价 | 第45-47页 |
| 4.2.3 深度修复结果评价 | 第47页 |
| 4.3 本章小节 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
