| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第12-15页 |
| 1.2.1 流边缘检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 光流估计研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 立体匹配研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 存在的问题与挑战 | 第15-17页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-20页 |
| 第2章 流边缘检测和像素流估计理论基础 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 流边缘检测任务介绍 | 第20-21页 |
| 2.2.1 流边缘检测与物体边缘检测的区别 | 第20-21页 |
| 2.2.2 流边缘检测的评价标准 | 第21页 |
| 2.3 传统光流估计算法理论基础 | 第21-25页 |
| 2.3.1 变分法光流算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 块匹配光流算法 | 第23-25页 |
| 2.3.3 光流估计的评价标准 | 第25页 |
| 2.4 传统立体匹配算法理论基础 | 第25-27页 |
| 2.4.1 立体匹配算法步骤 | 第26-27页 |
| 2.4.2 立体匹配的评价标准 | 第27页 |
| 2.5 卷积神经网络理论基础 | 第27-32页 |
| 2.6 数据集信息统计 | 第32-33页 |
| 2.7 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于CNN的流边缘检测 | 第34-44页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 流边缘检测对像素流估计的意义 | 第34-36页 |
| 3.3 流边缘检测CNN模型结构设计 | 第36-39页 |
| 3.3.1 典型物体边缘检测CNN模型结构分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 流边缘检测CNN模型(FBDNet)的结构设计 | 第37-39页 |
| 3.4 损失函数设计 | 第39-40页 |
| 3.5 数据集介绍和数据处理 | 第40-41页 |
| 3.5.1 数据集介绍 | 第40页 |
| 3.5.2 流边缘Ground Truth的提取方法 | 第40-41页 |
| 3.5.3 数据增强 | 第41页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.6.1 实验细节设置 | 第41-42页 |
| 3.6.2 流边缘检测的实验结果和分析 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于运动边缘的时域像素流估计(光流估计) | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 多任务方法的动机 | 第44-45页 |
| 4.3 运动边缘检测和光流估计的多任务CNN模型结构设计 | 第45-50页 |
| 4.3.1 U-Net结构介绍 | 第45页 |
| 4.3.2 光流估计CNN模型常用设计思路分析 | 第45-48页 |
| 4.3.3 多任务CNN模型(MBANet)的结构设计 | 第48-50页 |
| 4.4 损失函数设计 | 第50-51页 |
| 4.4.1 边缘保持损失项 | 第50-51页 |
| 4.5 网络模型训练算法 | 第51-52页 |
| 4.6 数据集介绍和数据增强 | 第52-53页 |
| 4.6.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 4.6.2 数据增强 | 第53页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第53-57页 |
| 4.7.1 实验细节设置 | 第53-54页 |
| 4.7.2 性能对比 | 第54-55页 |
| 4.7.3 时间和空间复杂度分析 | 第55-57页 |
| 4.8 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 基于深度边缘的空域像素流估计(立体匹配) | 第58-66页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 多阶段方法的动机 | 第58-59页 |
| 5.3 深度边缘检测和立体匹配的多阶段CNN模型结构设计 | 第59页 |
| 5.3.1 多阶段学习介绍 | 第59页 |
| 5.3.2 多阶段CNN模型(DBANet)的结构设计 | 第59页 |
| 5.4 损失函数设计 | 第59-61页 |
| 5.5 网络模型训练算法 | 第61-62页 |
| 5.6 数据集介绍和数据增强 | 第62页 |
| 5.6.1 数据集介绍 | 第62页 |
| 5.6.2 数据增强 | 第62页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第62-65页 |
| 5.7.1 实验细节设置 | 第62-63页 |
| 5.7.2 性能对比 | 第63-65页 |
| 5.8 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
