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深度视频空洞区域修复技术研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
引言第10-11页
1 诸论第11-18页
    1.1 论文背景及研究意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状分析第13-16页
    1.3 本文研究内容及创新之处第16-17页
    1.4 本文的结构安排第17-18页
2 3D深度信息获取技术第18-25页
    2.1 3D图像深度信息获取技术第18页
    2.2 深度相机获取深度图第18-21页
        2.2.1 基于飞行时间 (TOF)深度相机第18-19页
        2.2.2 Kinect相机第19-21页
        2.2.3 其他深度相机系统第21页
    2.3 深度估计算法获取深度图第21-23页
    2.4 深度获取技术存在的问题第23-24页
    2.5 本章小节第24-25页
3 基于超像素分割深度视频修复方法第25-38页
    3.1 深度视频与彩色视频相关性分析第25-26页
    3.2 基于超像素分割深度视频修复方法第26-32页
        3.2.1 彩色深度预处理算法第27-28页
        3.2.2 分割块空洞分类修复算法第28-32页
    3.3 实验结果及分析第32-36页
        3.3.1 主观实验结果第32-36页
        3.3.2 客观实验结果第36页
    3.4 本章小结第36-38页
4 稀疏失真模型深度修复算法第38-53页
    4.1 深度图像修复算法框架第38-43页
        4.1.1 稀疏失真模型建立和深度图训练第39-40页
        4.1.2 联合空间结构滤波第40-42页
        4.1.3 提取因子判别和深度图像重建第42-43页
    4.2 实验结果和分析第43-51页
        4.2.1 去噪方法比较结果第44-45页
        4.2.2 深度图修复结果第45-49页
        4.2.3 虚拟视点绘制结果第49-51页
    4.3 本章小节第51-53页
5 静止区域时空相关性深度视频修复方法第53-65页
    5.1 静止区域时空相关性深度视频修复算法第53-60页
        5.1.1 运动目标提取算法第54-56页
        5.1.2 静止区域交叉修复算法第56-58页
        5.1.3 联合权重滤波算法第58-59页
        5.1.4 彩色信息引导滤波第59-60页
    5.2 实验结果及分析第60-64页
        5.2.1 静止区域修复算法结果第61-62页
        5.2.2 运动区域修复结果第62-63页
        5.2.3 最终实验结果第63-64页
    5.3 本章小节第64-65页
6 总结与展望第65-68页
    6.1 本文工作总结第65-66页
    6.2 未来的展望第66-68页
参考文献第68-74页
附录A 深度测试序列第74-76页
在学研究成果第76-77页
致谢第77-78页

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