| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 深度图像背景与研究现状 | 第14-20页 |
| 1.1 深度图像背景 | 第14-15页 |
| 1.2 深度图像研究意义 | 第15-16页 |
| 1.3 研究现状 | 第16-20页 |
| 第二章 深度图像恢复算法简介 | 第20-30页 |
| 2.1 双边滤波 | 第20-22页 |
| 2.2 引导滤波 | 第22-24页 |
| 2.3 矩阵低秩理论 | 第24-30页 |
| 2.3.1 基于核范数的低秩模型简介 | 第25-26页 |
| 2.3.2 理论分析 | 第26-27页 |
| 2.3.3 基于核范数的低秩逼近求解方法 | 第27-30页 |
| 第三章 基于矩阵低秩和局部图像模型的深度图像恢复 | 第30-40页 |
| 3.1 非局部自相似性 | 第30-31页 |
| 3.2 基于矩阵低秩和局部图像模型的深度图像恢复 | 第31-35页 |
| 3.2.1 基于核范数的深度图像恢复 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于矩阵低秩和局部图像模型的深度图像恢复 | 第33-34页 |
| 3.2.3 优化求解方法 | 第34-35页 |
| 3.3 图像质量评价 | 第35-36页 |
| 3.4 实验结果 | 第36-40页 |
| 第四章 联合全变差的快速高效深度图像恢复算法 | 第40-52页 |
| 4.1 全变差模型基础理论 | 第41-43页 |
| 4.1.1 各向同性全变差 | 第41-42页 |
| 4.1.2 各向异性全变差 | 第42-43页 |
| 4.2 联合加权全变差的快速高效的深度图像恢复算法 | 第43-45页 |
| 4.2.1 优化目标函数 | 第43-44页 |
| 4.2.2 优化求解方法 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果 | 第45-52页 |
| 4.3.1 对模拟数据仿真实验 | 第45-48页 |
| 4.3.2 对真实场景数据的实验结果 | 第48-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 第六章 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |