光场图像的快速视差计算与并行化实现

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光场图像的快速视差计算与并行化实现

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光场图像的快速视差计算与并行化实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-19页
1.1 研究背景与研究目的	第10-13页
1.1.1 基于光场的深度估计算法的研究背景以及研究目的	第10-12页
1.1.2 光场深度估计研究的背景与意义	第12-13页
1.2 光场图像深度估计系统	第13-14页
1.3 国内外研究现状	第14-17页
1.3.1 光场成像技术	第14-16页
1.3.2 光场图像深度估计研究现状	第16-17页
1.4 研究内容	第17-18页
1.5 本文结构安排	第18-19页
第二章光场图像与深度估计算法原理	第19-28页
2.1 光场图像理论	第19-21页
2.1.1 光场成像技术	第19-20页
2.1.2 光场相机成像原理	第20-21页
2.2 基于不同图像特征的光场深度估计方法原理	第21-26页
2.2.1 基于立体匹配的深度估计方法	第21-22页
2.2.2 基于重聚焦的深度估计方法	第22-24页
2.2.3 基于EPI的深度估计方法	第24-26页
2.3 存在的挑战及解决方法	第26-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章实时光场SGM深度估计	第28-43页
3.1 半全局优化原理	第28-31页
3.2 光场SGM算法	第31-34页
3.2.1 输入光场图像预处理	第32页
3.2.2 Census图像编码	第32-33页
3.2.3 匹配代价计算	第33页
3.2.4 半全局代价聚合	第33-34页
3.2.5 后处理,视差图输出	第34页
3.3 并行化方案设计	第34-38页
3.3.1 数据预处理模块	第35-36页
3.3.2 代价计算	第36-37页
3.3.3 半全局优化代价聚合	第37-38页
3.4 实验结果	第38-42页
3.5 本章小结	第42-43页
第四章基于PatchMatch的光场深度估计算法	第43-59页
4.1 PatchMatch迭代优化	第43-45页
4.2 算法初始化	第45-52页
4.2.1 边缘敏感的超像素分割	第45-47页
4.2.2 基于K-Means的超像素块聚类	第47-50页
4.2.3 平面方程参数初始化	第50-51页
4.2.4 匹配代价预计算	第51-52页
4.3 基于PatchMatch的迭代优化	第52-55页
4.3.1 基于聚类的空间传播策略	第52-54页
4.3.2 随机搜索策略	第54-55页
4.4 实验结果	第55-58页
4.5 本章小结	第58-59页
第五章光场深度感知系统	第59-72页
5.1 系统需求分析	第59-60页
5.2 系统总体设计	第60-61页
5.3 系统详细设计	第61-72页
第六章总结与展望	第72-74页
参考文献	第74-78页
致谢	第78-79页
攻读学位期间取得的研究成果	第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。

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