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 |