| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 深度图像获取技术国内外研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文内容与结构 | 第18-21页 |
| 第二章 深度图像的获取与增强 | 第21-37页 |
| 2.1 双目视觉原理 | 第21-26页 |
| 2.1.1 线性摄像机模型 | 第21-24页 |
| 2.1.2 非线性摄像机模型 | 第24-25页 |
| 2.1.3 双目视觉系统的标定 | 第25-26页 |
| 2.2 双目视觉中的立体匹配 | 第26-34页 |
| 2.2.1 概述 | 第26-28页 |
| 2.2.2 局部立体匹配算法 | 第28-32页 |
| 2.2.3 全局立体匹配算法 | 第32-34页 |
| 2.3 主动式深度图像获取与增强 | 第34-36页 |
| 2.3.1 TOF法 | 第34-35页 |
| 2.3.2 结构光法 | 第35-36页 |
| 2.3.3 主动式传感深度图像质量提升 | 第36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于非局部联合局部代价聚合的立体匹配 | 第37-51页 |
| 3.1 引言 | 第37页 |
| 3.2 自适应权重代价聚合原理 | 第37-38页 |
| 3.3 非局部均值滤波器的权重 | 第38-40页 |
| 3.3.1 传统非局部均值滤波器的权重 | 第38-39页 |
| 3.3.2 修正非局部均值滤波器的权重 | 第39-40页 |
| 3.4 基于非局部联合局部代价聚合的立体匹配 | 第40-43页 |
| 3.4.1 匹配代价的计算 | 第41页 |
| 3.4.2 非局部相似块查找 | 第41页 |
| 3.4.3 非局部联合局部像素代价聚合 | 第41-42页 |
| 3.4.4 视差计算与视差精化 | 第42-43页 |
| 3.4.5 算法流程框图 | 第43页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 3.5.1 视差图像评价标准 | 第43-44页 |
| 3.5.2 对比实验 | 第44-47页 |
| 3.5.3 算法性能分析 | 第47-48页 |
| 3.5.4 实际数据测试 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 基于低秩与二阶平滑正则项的深度图像质量提升 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 图像的低秩表示理论 | 第51-54页 |
| 4.2.1 信号的压缩感知与低秩逼近 | 第51-53页 |
| 4.2.2 深度图像的低秩性 | 第53-54页 |
| 4.3 基于低秩与二阶平滑正则项的深度图像质量提升 | 第54-58页 |
| 4.3.1 深度图像正则模型 | 第54-55页 |
| 4.3.2 低秩正则 | 第55-56页 |
| 4.3.3 二阶平滑正则 | 第56-57页 |
| 4.3.4 优化算法 | 第57-58页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 4.4.1 仿真实验 | 第58-62页 |
| 4.4.2 Kinect深度图像实验 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75-76页 |