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基于时空域约束的深度图像修复及提取算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-18页
    1.1 引言第9页
    1.2 论文研究背景及研究意义第9-11页
    1.3 国内外研究现状第11-14页
    1.4 研究内容和结构安排第14-18页
第二章 计算机立体视觉的基本原理第18-24页
    2.1 摄像机针孔成像模型第18-21页
    2.2 图像的马尔可夫随机场描述第21-23页
        2.2.1 马尔可夫随机场第21-22页
        2.2.2 置信传播算法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 主动式设备深度图像修复第24-34页
    3.1 Kinect 简介第24-26页
    3.2 基于平面分割的深度图像修复方法第26-31页
        3.2.1 基于平面拟合的孔洞修复第27-29页
        3.2.2 基于区域一致性测度的滤波算法第29-31页
    3.3 实验结果及分析第31-33页
        3.3.1 Kinect 图像第31-32页
        3.3.2 被动提取深度图像第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
第四章 基于空间域约束的三视点视差估计第34-57页
    4.1 算法概述第35-36页
    4.2 中间视点视差图初始化第36-42页
        4.2.1 匹配代价函数第36-37页
        4.2.2 初始能量函数第37-40页
        4.2.3 平面拟合第40-42页
    4.3 视差图像与遮挡区域的迭代更新第42-44页
        4.3.1 给定视差图计算遮挡区域第42-43页
        4.3.2 给定遮挡区域计算视差图第43-44页
        4.3.3 迭代过程第44页
        4.3.4 左右视差图初始化第44页
    4.4 空间域一致性约束第44-47页
    4.5 实验结果及分析第47-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 基于时间域一致性约束的深度序列修复第57-68页
    5.1 时间域一致性约束第57-58页
    5.2 视差图亚像素估计第58-59页
    5.3 实验结果及分析第59-66页
    5.4 本章小结第66-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 全文总结与回顾第68-69页
    6.2 研究展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第76-77页
附件第77-79页

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