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基于TOF深度摄像机的深度超分辨率恢复和深度融合研究

致谢第5-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
目次第11-14页
插图第14-16页
表格第16-17页
1 绪论第17-33页
    1.1 三维技术及自然三维电视系统简介第17-19页
        1.1.1 自然三维电视系统架构第18-19页
    1.2 深度获取技术发展现状第19-22页
        1.2.1 被动深度获取第20-21页
        1.2.2 主动深度获取第21-22页
    1.3 基于ToF深度摄像机的超分辨率恢复和深度融合研究第22-30页
        1.3.1 ToF深度图的超分辨率恢复第22-27页
        1.3.2 基于ToF深度图的主被动深度融合第27-30页
    1.4 本文的研究内容和贡献第30-31页
    1.5 论文组织结构第31-33页
2 ToF深度摄像机噪声分析和去噪研究第33-63页
    2.1 基于ToF摄像机的立体拍摄系统搭建第33-39页
        2.1.1 立体拍摄系统的结构第34-35页
        2.1.2 立体采集图像的预处理第35-37页
        2.1.3 基于ToF采集系统的问题和研究方向第37-39页
    2.2 ToF深度摄像机成像原理分析第39-43页
        2.2.1 ToF深度摄像机参数简介第39页
        2.2.2 深度摄像机测距数学原理分析第39-41页
        2.2.3 获取的测量参数说明第41-42页
        2.2.4 ToF深度摄像机的误差简介第42-43页
    2.3 ToF深度摄像机环境光噪声分析及其滤波算法第43-50页
        2.3.1 ToF深度摄像机环境光误差分析第43-48页
        2.3.2 环境光噪声滤波算法第48-50页
    2.4 ToF深度摄像机多径误差噪声分析及其滤波算法第50-55页
        2.4.1 ToF深度摄像机的多径误差分析第50-52页
        2.4.2 多径误差噪声滤波算法第52-55页
    2.5 滤波算法实验第55-62页
    2.6 本章小结第62-63页
3 ToF深度图的超分辨率恢复研究第63-101页
    3.1 超分辨率恢复算法研究现状第64-69页
    3.2 基于压缩感知的联合学习ToF深度图超分辨率恢复算法第69-90页
        3.2.1 压缩感知基础知识第69-72页
        3.2.2 基于压缩感知的ToF深度图超分辨率恢复问题描述第72-74页
        3.2.3 ToF深度图的联合学习超分辨率恢复算法概述第74-77页
        3.2.4 联合字典学习算法第77-84页
        3.2.5 超分辨率恢复的矩阵向量选取法则第84-90页
    3.3 深度图超分辨率恢复实验对比分析第90-98页
        3.3.1 字典学习实验设计第90-92页
        3.3.2 超分辨率恢复实验第92-98页
    3.4 本章小结第98-101页
4 基于ToF深度图的主被动深度获取融合研究第101-131页
    4.1 ToF深度增强研究现状第101-105页
    4.2 基于ToF深度图的主被动融合算法概述第105-107页
    4.3 基于ToF深度优化的立体匹配算法第107-115页
        4.3.1 传统立体匹配过程第107-110页
        4.3.2 ToF深度图能量函数设计第110-113页
        4.3.3 基于K最近邻域的匹配代价聚合第113-115页
    4.4 基于置信度的立体匹配与ToF深度的融合算法第115-121页
        4.4.1 ToF深度图的置信度权重第116-117页
        4.4.2 立体匹配深度图的置信权重第117-118页
        4.4.3 置信权重归一化第118-119页
        4.4.4 参考视点图像的一致性权重第119-120页
        4.4.5 综合的置信度权重代价函数第120-121页
    4.5 实验结果第121-128页
        4.5.1 实验环境说明第121-123页
        4.5.2 参数选择第123-125页
        4.5.3 实验结果比较第125-128页
    4.6 本章小结第128-131页
5 总结和展望第131-135页
参考文献第135-145页
作者简历第145-147页
发表文章目录第147页

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