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光场三维成像技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第18-34页
    1.1 光场三维成像技术研究的意义第18-20页
    1.2 光场三维成像技术的基本原理与发展现状第20-31页
        1.2.1 人类的视觉感知与三维成像技术第20-21页
        1.2.2 四维光场采集技术第21-24页
        1.2.3 三维表面重建技术第24-26页
        1.2.4 光场三维显示技术第26-31页
    1.3 论文的主要研究内容及章节安排第31-34页
第二章 光场三维显示系统第34-59页
    2.1 光场三维显示原理第34-41页
        2.1.1 光场的概念与表示方法第34-36页
        2.1.2 空间中光场的分布第36-37页
        2.1.3 两种光学屏幕下的光场恢复第37-41页
    2.2 光场三维显示系统的实现第41-53页
        2.2.1 光场采集第42-48页
        2.2.2 光场显示第48-53页
    2.3 实验结果与分析第53-57页
        2.3.1 两个平台下的场景光场三维显示实验第53-54页
        2.3.2 不同角度间隔的场景光场三维显示实验分析第54-57页
    2.4 本章小结第57-59页
第三章 基于压缩感知的计算光场采集与光场恢复第59-87页
    3.1 压缩感知理论概述第59-63页
        3.1.1 压缩感知基本原理第60-61页
        3.1.2 信号的稀疏表示第61页
        3.1.3 测量矩阵特性第61-62页
        3.1.4 信号重建算法第62-63页
    3.2 光场的表示与频域分析第63-65页
        3.2.1 光场的二平面表示第64页
        3.2.2 光场传播过程的频域分析第64-65页
    3.3 压缩光场采集第65-68页
        3.3.1 光学器件对光场的影响第65-66页
        3.3.2 压缩光场相机的光场采集原理第66-68页
    3.4 光场重建第68-77页
        3.4.1 过完备光场字典的训练第69-72页
        3.4.2 过完备光场字典的设计参数评价第72-73页
        3.4.3 光场重建算法第73-76页
        3.4.4 随机掩膜设计第76-77页
    3.5 压缩光场相机的成像仿真与实验结果分析第77-81页
    3.6 稀疏相机阵列的压缩光场成像第81-86页
        3.6.1 稀疏相机阵列的光场采集模型第81-82页
        3.6.2 稀疏相机阵列光场恢复的实验结果及分析第82-86页
    3.7 本章小结第86-87页
第四章 基于光场多视图像的实时三维表面重建第87-129页
    4.1 相机的成像模型与多相机联合标定第87-95页
        4.1.1 相机的成像模型第87-91页
        4.1.2 多相机的联合标定第91-95页
    4.2 多视稠密匹配与深度生成基础理论第95-108页
        4.2.1 给定平面的单应变换第95-97页
        4.2.2 平面扫描算法第97-98页
        4.2.3 基于区域的多视图像匹配第98-100页
        4.2.4 半全局匹配代价累积第100-102页
        4.2.5 全局优化第102-108页
    4.3 光场多视图像实时三维表面重建系统第108-119页
        4.3.1 多相机联合标定第109-110页
        4.3.2 多视图像稠密匹配与深度生成第110-117页
        4.3.3 基于深度图的重建可视化第117-119页
    4.4 实验结果与分析第119-128页
        4.4.1 多视图像稠密匹配与深度生成关键步骤的对比实验分析第119-122页
        4.4.2 光场多视图像实时三维表面重建实验第122-126页
        4.4.3 光场采集、重建与三维显示的集成实验第126-128页
    4.5 本章小结第128-129页
第五章 总结与展望第129-132页
    5.1 论文工作总结第129-131页
    5.2 后续工作展望第131-132页
参考文献第132-142页
致谢第142-144页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第144-145页
附录第145-146页

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