| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·根据单幅图像恢复 | 第10-12页 |
| ·根据多幅图像恢复 | 第12-13页 |
| ·课题的研究内容以及意义 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论知识与算法 | 第15-25页 |
| ·薄透镜模型 | 第15-16页 |
| ·热方程 | 第16-17页 |
| ·逆向热方程 | 第17-19页 |
| ·Mean Shift 图像分割算法 | 第19-20页 |
| ·马尔可夫随机场 | 第20-22页 |
| ·Graph cut 算法 | 第22-23页 |
| ·对焦评价函数 | 第23-24页 |
| ·从聚焦估计深度 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于单幅图的深度估计算法 | 第25-39页 |
| ·使用逆向热方程的预处理 | 第25-29页 |
| ·mean shift 图像分割估计区域深度 | 第29-35页 |
| ·mean shift 图像分割 | 第29-31页 |
| ·深度估计的置信度 | 第31-33页 |
| ·层次化的 mean shift 图像分割算法 | 第33-35页 |
| ·层次化的马尔可夫随机场模型 | 第35-38页 |
| ·数据项约束 | 第36页 |
| ·平滑项约束 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于多幅图的深度估计算法 | 第39-46页 |
| ·基于光流的图像配准预处理 | 第40-41页 |
| ·使用对焦评价函数的预处理 | 第41-43页 |
| ·层次化的马尔可夫随机场模型对预处理结果的优化 | 第43页 |
| ·Guided image filter 对分割边缘的优化 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第46-63页 |
| ·测试环境 | 第46页 |
| ·基于单幅照片的深度估计方法的测试 | 第46-53页 |
| ·直接 Graph cut vs. Mean shift 图像分割 | 第46-48页 |
| ·均值、中值与根据置信度加权的比较 | 第48-50页 |
| ·对层次化的马尔可夫随机场模型的测试 | 第50-51页 |
| ·使用单幅照片估计真实场景的深度 | 第51-52页 |
| ·单幅图深度估计的二义性问题 | 第52-53页 |
| ·基于多幅照片的深度估计方法的测试 | 第53-60页 |
| ·从边缘处提取深度信息 vs. 从整个分割区域提取深度信息 | 第53-55页 |
| ·使用 Android 系统采集的真实场景 | 第55-58页 |
| ·对基于光流的图像配准预处理的测试 | 第58-59页 |
| ·对 Guided image filter 优化边缘效果的测试 | 第59-60页 |
| ·基于单幅图与基于多幅图的深度估计算法的对比 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
