基于内容分析的图像/视频非真实感绘制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·真实感与绘画 | 第10-13页 |
| ·非真实感图形学 | 第13-15页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·评价标准 | 第14-15页 |
| ·非真实感绘制算法的主要技术路线 | 第15-18页 |
| ·基于像素 | 第15-16页 |
| ·基于笔划模型 | 第16-17页 |
| ·模拟自然介质 | 第17页 |
| ·视频应用 | 第17-18页 |
| ·非真实感绘制的应用前景 | 第18-20页 |
| ·实际应用领域 | 第18-19页 |
| ·未来应用前景 | 第19-20页 |
| ·图像与视频内容分析 | 第20-21页 |
| ·本文的组织结构与主要创新点 | 第21-24页 |
| 第2章 基于图像边缘信息的艺术图像生成 | 第24-47页 |
| ·感知理论简介 | 第24-26页 |
| ·形状匹配与图像融合 | 第26-27页 |
| ·隐藏图像生成 | 第27-32页 |
| ·基于边缘强度的物体边缘匹配 | 第28-31页 |
| ·物体嵌入背景图像的融合算法 | 第31-32页 |
| ·嵌套图像生成 | 第32-39页 |
| ·待嵌入的备选轮廓图像搜索 | 第33-37页 |
| ·轮廓变形算法 | 第37-39页 |
| ·实验结果 | 第39-44页 |
| ·隐藏图像 | 第39-43页 |
| ·嵌套图像 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第3章 基于自动分割的图像区域分类 | 第47-60页 |
| ·研究背景与意义 | 第47-48页 |
| ·多示例图像区域分类方法 | 第48-50页 |
| ·粗糙语义概念提取 | 第50-52页 |
| ·特征语义概念提取 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-56页 |
| ·训练阶段 | 第53-54页 |
| ·测试阶段 | 第54-56页 |
| ·图像区域分类在非真实感绘制中的应用 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于运动分析的油画视频绘制 | 第60-71页 |
| ·研究意义与相关工作 | 第60-62页 |
| ·基于运动分析的像素聚类 | 第62-65页 |
| ·多帧公共绘画分片生成 | 第65-68页 |
| ·多种非真实感绘制方法在公共绘画分片上的应用 | 第68页 |
| ·油画视频绘制结果 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于光照模拟的素描图像绘制 | 第71-83页 |
| ·素描图像特点与现有绘制算法 | 第71-73页 |
| ·虚拟点光源位置估计 | 第73-77页 |
| ·距离场构造 | 第74-75页 |
| ·虚拟点光源估计 | 第75-76页 |
| ·向量场提取 | 第76-77页 |
| ·有阴影的噪声图生成 | 第77-80页 |
| ·阴影强度场生成 | 第77-78页 |
| ·白噪声图生成 | 第78-79页 |
| ·生成素描结果 | 第79-80页 |
| ·实验结果 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-87页 |
| ·全文工作总结 | 第83-85页 |
| ·未来工作展望 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-96页 |
| 致谢 | 第96-98页 |
| 附录 A 格式塔理论简介 | 第98-101页 |
| A.1 格式塔感知组织原则 | 第98-99页 |
| A.2 视觉完形 | 第99-100页 |
| A.3 对艺术构造的启示 | 第100-101页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第101页 |
