声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1研究背景与意义
1．2国内外研究现状
1．2．1基于深度传感器图像与立体视觉融合的方法
1．2．2基于多次深度测量融合的方法
1．2．3基于图像引导的方法
1．3研究难点
1．4主要内容与章节安排
1．4．1本文主要内容
1．4．2本文章节安排
第二章深度图像超分辨率重建基本理论
2．1深度图像的获取及退化模型
2．2彩色图像与深度图像的配准
2．3深度图像超分辨率重建的滤波模型
2．4深度图像超分辨率重建的评价方法
2．4．1深度图重建评测数据集
2．4．2深度图重建评价指标
2．5本章小结
第三章RGB-D结构相似性度量下的多边自适应深度图像超分辨率重建
3．1问题描述
3．2本章方法
3．2．1定向非局部均值权重
3．2．2 RGB-D结构相似性度量
3．2．3自适应适块选取
3．2．4参数自适应
3．3实验结果及分析
3．3．1实验设置
3．3．2不同约束项的实验评估
3．3．3合成数据集评估
3．3．4 ToF数据集评估
3．3．5 Kinect数据集评估
3．3．6算法时间效率对比
3．4本章小结
第四章概率轮廓引导下的块匹配深度图像空洞修复
4．1问题描述
4．2样本块匹配理论
4．3本章方法
4．3．1目标函数构造
4．3．2概率轮廓引导的NNF初始化
4．3．3多约束信息的深度空洞修复
4．4实验结果及分析
4．4．1实验设置
4．4．2粗匹配对空洞修复的影响
4．4．3合成数据集评估
4．4．4 Kinect数据集评估
4．4．5空洞修复对超分辨率重建的评估影响
4．4．6算法时间效率对比
4．5本章小结
第五章总结与展望
5．1论文总结
5．2工作展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
合肥工业大学;
