数字图像滤波器在立体匹配中的应用
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
插图 | 第10-12页 |
表格 | 第12-13页 |
目次 | 第13-15页 |
1 绪论 | 第15-23页 |
1.1 三维电视技术框架与发展现状 | 第15-17页 |
1.2 内容制作对深度获取技术的要求 | 第17页 |
1.3 基于立体匹配的深度获取算法 | 第17-19页 |
1.4 本文的研究内容和成果 | 第19-21页 |
1.5 论文组织结构 | 第21-23页 |
2 基于图像滤波的局部立体匹配框架 | 第23-47页 |
2.1 立体匹配问题定义 | 第23-27页 |
2.2 现有立体匹配算法回顾 | 第27-37页 |
2.3 本文提出的局部立体匹配框架 | 第37-45页 |
2.4 本章小结 | 第45-47页 |
3 自适应图像滤波器在代价滤波中的应用 | 第47-71页 |
3.1 自适应指导图像滤波 | 第48-52页 |
3.2 GPU快速实现 | 第52-59页 |
3.3 局部立体匹配应用和实验结果分析 | 第59-69页 |
3.4 本章小结 | 第69-71页 |
4 使用正交测地距离权重的全图像指导滤波器 | 第71-83页 |
4.1 正交测地距离 | 第72-73页 |
4.2 线性时间复杂度实现 | 第73-76页 |
4.3 正交测地距离权重与双边滤波权重比较 | 第76-78页 |
4.4 局部立体匹配应用与实验分析 | 第78-82页 |
4.5 本章小结 | 第82-83页 |
5 后处理算法中滤波器设计与应用 | 第83-101页 |
5.1 遮挡处理与初始视差分类 | 第85-87页 |
5.2 基于层级联合双边滤波的视差后处理 | 第87-95页 |
5.3 基于正交测地距离权重滤波器的后处理方法 | 第95-99页 |
5.4 本章小结 | 第99-101页 |
6 总结和展望 | 第101-105页 |
参考文献 | 第105-115页 |
附录A 自适应指导图像滤波核函数推导 | 第115-119页 |
作者简历 | 第119-121页 |
攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第121-123页 |
发表文章目录 | 第123-124页 |