| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-35页 |
| ·研究背景及意义 | 第16-19页 |
| ·研究背景 | 第16-18页 |
| ·研究意义 | 第18-19页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第19-30页 |
| ·二维街景重现技术 | 第19-26页 |
| ·三维街景重现技术 | 第26-28页 |
| ·图像修补技术 | 第28-30页 |
| ·现有方法主要问题与不足 | 第30-32页 |
| ·本文研究内容及结构 | 第32-35页 |
| ·主要研究内容 | 第32-33页 |
| ·论文结构 | 第33-35页 |
| 第二章 二维平行拼图技术研究 | 第35-57页 |
| ·基于自适应Pushbroom 模型的平行拼图方法 | 第35-45页 |
| ·算法概述 | 第35-36页 |
| ·自适应像素线抽取策略 | 第36-38页 |
| ·稳定性处理 | 第38-41页 |
| ·实时平行拼图流程 | 第41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-45页 |
| ·基于全局优化的平行拼图方法 | 第45-54页 |
| ·算法概述 | 第45-46页 |
| ·相关技术介绍 | 第46-49页 |
| ·投影平面确定 | 第49-50页 |
| ·平面区域的分类 | 第50-51页 |
| ·基于全局优化的平行拼图 | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第三章 立体平行拼图技术研究 | 第57-87页 |
| ·基于稠密深度信息的立体平行拼图 | 第57-74页 |
| ·算法概述与街景图像分类 | 第57-59页 |
| ·深度图像平面拟合 | 第59-62页 |
| ·多视点全景图像拼接 | 第62-67页 |
| ·基于立体平行拼图的渲染 | 第67-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-74页 |
| ·基于分段连续立面模型的立体平行拼图 | 第74-86页 |
| ·算法概述 | 第74-75页 |
| ·PWCF 的定义 | 第75-76页 |
| ·多视点全景图像的自动生成 | 第76-79页 |
| ·基于立体平行拼图的渲染 | 第79-80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 街景图像时空修补方法研究 | 第87-110页 |
| ·视差信息辅助的街景图像时空修补方法 | 第87-98页 |
| ·算法概述 | 第87-88页 |
| ·基于视差信息的场景分割 | 第88-89页 |
| ·目标与任意参考图像之间的视差估计 | 第89-90页 |
| ·对单幅图像的修补 | 第90-92页 |
| ·对图像序列（视频）的修补 | 第92-93页 |
| ·实验结果与分析 | 第93-98页 |
| ·基于全局优化的图像时空修补方法 | 第98-108页 |
| ·算法概述 | 第98-99页 |
| ·对应关系 | 第99页 |
| ·MRF 和能耗函数的定义 | 第99-100页 |
| ·标号集的定义 | 第100-101页 |
| ·约束项的定义及优化求解 | 第101-103页 |
| ·立体平行拼图中遮挡物的剔除 | 第103-104页 |
| ·算法结果与分析 | 第104-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 第五章 结论及展望 | 第110-113页 |
| ·本文的主要工作与贡献 | 第110-112页 |
| ·对下一步工作的展望 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 参考文献 | 第114-122页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第122-124页 |
| 附录A 街景图像的语义分类算法 | 第124-127页 |
| A.1 街景图像分类算法介绍 | 第124-125页 |
| A.2 街景图像分类实验和分析 | 第125-127页 |