| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 车载红外彩色化与三维重建技术国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第14-17页 |
| 2 车载红外图像的彩色化三维重建系统架构 | 第17-20页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 硬件平台构建 | 第17-18页 |
| 2.3 车载红外图像彩色化系统的软件架构 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 车载红外图像彩色化与三维重建的基本原理方法 | 第20-24页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 车载红外图像彩色化基本原理与方法 | 第20-22页 |
| 3.3 图像三维重建基本原理与方法 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 4 基于随机森林和超像素分割的红外图像彩色化算法 | 第24-33页 |
| 4.1 引言 | 第24页 |
| 4.2 随机森林及特征提取 | 第24-25页 |
| 4.3 超像素分割和直方图统计优化算法 | 第25-26页 |
| 4.4 红外图像彩色化算法 | 第26-27页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 4.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 5 基于标签转移的红外图像彩色化算法 | 第33-39页 |
| 5.1 引言 | 第33页 |
| 5.2 基于GIST特征的近邻样本图像快速获取 | 第33-34页 |
| 5.3 SIFT-FLOW对象匹配 | 第34-35页 |
| 5.4 车载红外图像的彩色化处理 | 第35-36页 |
| 5.5 实验结果分析与对比 | 第36-38页 |
| 5.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 6 基于PP-MRF的车载红外图像三维重建 | 第39-48页 |
| 6.1 引言 | 第39页 |
| 6.2 基于图论的超像素分割与特征提取 | 第39-40页 |
| 6.3 面板参数马尔科夫随机场（PP-MRF）模型 | 第40-42页 |
| 6.4 PP-MRF模型三维重建的改进和训练 | 第42-44页 |
| 6.5 实验步骤算法总结 | 第44-45页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 6.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 7 车载红外图像彩色化三维重建 | 第48-52页 |
| 7.1 引言 | 第48页 |
| 7.2 实验步骤与方法 | 第48-49页 |
| 7.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 7.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 8 总结与展望 | 第52-54页 |
| 8.1 全文总结 | 第52页 |
| 8.2 全文展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第59页 |