| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题的选题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题的选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 光场相机的发展 | 第13-15页 |
| 1.2.2 深度图像的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 基于光场相机的深度图像研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的内容和结构 | 第19-21页 |
| 第2章 光场成像的相关理论 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 光场的概念和参数化表示 | 第21-22页 |
| 2.3 光场的获取途径 | 第22-24页 |
| 2.4 Lytro光场相机的结构和成像原理 | 第24-26页 |
| 2.5 光场的处理 | 第26-31页 |
| 2.5.1 视角变换 | 第26-27页 |
| 2.5.2 数字对焦与数字变焦 | 第27-31页 |
| 2.6 计算成像和数字重聚焦原理 | 第31-34页 |
| 2.6.1 计算成像原理 | 第31-32页 |
| 2.6.2 数字重聚焦 | 第32-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于光场相机的深度图像获取算法 | 第35-45页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 散焦测距原理（DFD） | 第35-36页 |
| 3.3 聚焦线索求深度（DFF） | 第36-37页 |
| 3.4 阴影线索求深度（Depth from Shading） | 第37-38页 |
| 3.5 立体视觉线索 | 第38-42页 |
| 3.6 极线图（EPI）法 | 第42-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于光场相机多线索结合求取深度图像 | 第45-60页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 多线索结合求取深度图像 | 第45-50页 |
| 4.2.1 Tao的算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 实现过程 | 第47-50页 |
| 4.3 场景中存在遮挡时的改进算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 遮挡模型 | 第51页 |
| 4.3.2 遮挡情况改进算法 | 第51-53页 |
| 4.3.3 遮挡感知深度估计 | 第53-55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |