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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--视觉感知增强关键技术研究
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视觉感知增强关键技术研究
 
     论文目录
 
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-12页
符号使用说明第13-14页
第一章 前言第14-26页
    1.1 视觉感知增强的研究背景及意义第14-15页
    1.2 视觉感知增强的关键技术第15-23页
        1.2.1 图像复原技术第15-18页
        1.2.2 多传感器融合技术第18-21页
        1.2.3 摄影测量技术第21-23页
    1.3 本文的工作和贡献第23-24页
    1.4 本文的组织和安排第24-26页
第二章 相关工作综述第26-36页
    2.1 图像去雨和图像去雾算法综述第26-30页
        2.1.1 图像去雨技术第26-28页
        2.1.2 图像去雾技术第28-30页
    2.2 背景建模算法综述第30-32页
    2.3 立体匹配算法综述第32-36页
        2.3.1 传统立体匹配算法综述第32-34页
        2.3.2 基于深度学习的立体匹配算法综述第34页
        2.3.3 立体匹配算法常用的评测集介绍第34-36页
第三章 图像去雨和图像去雾技术第36-60页
    3.1 引言第36-43页
        3.1.1 章节背景第37-42页
        3.1.2 本章的贡献第42-43页
    3.2 基于雨滴强度的有雨图像的雨滴检测和复原算法第43-50页
        3.2.1 雨滴强度的定义第43-46页
        3.2.2 基于雨滴强度的有雨图像复原技术第46-50页
    3.3 基于暗原色先验和引导滤波的单幅图像去雾算法的硬件实现第50-59页
        3.3.1 透射率图、灰度图和大气光值计算第52-54页
        3.3.2 使用引导滤波对粗糙的透射率图进行细化第54-55页
        3.3.3 恢复无雾图像第55页
        3.3.4 实验结果第55-59页
    3.4 本章小结第59-60页
第四章 融合颜色和深度信息的背景建模算法第60-80页
    4.1 引言第60-61页
    4.2 背景建模相关知识介绍第61-63页
    4.3 基于颜色信息和深度信息融合的背景建模算法第63-72页
        4.3.1 基于单一信息的背景建模算法存在的难点第63-69页
        4.3.2 融合框架第69-71页
        4.3.3 分类器设计第71-72页
    4.4 实验结果与分析第72-79页
        4.4.1 在数据集上的测试结果第72-78页
        4.4.2 特征分析第78-79页
        4.4.3 时间分析第79页
    4.5 本章小结第79-80页
第五章 基于深度卷积神经网络的立体匹配算法第80-110页
    5.1 引言第80-85页
        5.1.1 章节背景第81-84页
        5.1.2 本章的贡献第84-85页
    5.2 融合几何先验知识的立体匹配算法第85-93页
        5.2.1 重构方法及可见区域的计算第86-87页
        5.2.2 网络结构第87页
        5.2.3 损失函数第87-89页
        5.2.4 实验结果与分析第89-93页
    5.3 基于贝叶斯推断的联合视差计算和视差优化的立体匹配算法第93-108页
        5.3.1 共享多尺度特征计算模块第93-94页
        5.3.2 初始视差估计网络第94页
        5.3.3 视差优化网络第94-98页
        5.3.4 迭代残差估计第98页
        5.3.5 实验结果与分析第98-108页
    5.4 本章小结第108-110页
第六章 总结与展望第110-112页
    6.1 总结第110-111页
    6.2 展望第111-112页
致谢第112-114页
参考文献第114-124页
作者在学期间取得的学术成果第124-125页

 
 
论文编号BS4415447,这篇论文共125
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