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基于纹理传输的多风格视频艺术化处理

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-18页
    1.1 论文的研究背景和意义第11-12页
    1.2 论文研究内容第12-14页
    1.3 方法和技术路线第14-16页
    1.4 论文组织结构第16-18页
第2章 视频风格化及图形可编程硬件加速相关工作第18-23页
    2.1 基于光流的视频艺术化第18-19页
    2.2 基于分割的视频艺术化第19-20页
    2.3 基于非线性滤波的视频艺术化第20页
    2.4 GPU加速框架CUDA第20-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 多风格纹理层合成及传输第23-33页
    3.1 纹理传输层的合成第23-28页
        3.1.1 基于样图的块纹理合成第23-24页
        3.1.2 基于方向场的块纹理合成第24-28页
    3.2 多风格样本纹理及方向场的获取第28-30页
        3.2.1 多风格纹理样图的获取第28-29页
        3.2.2 方向场的计算第29-30页
    3.3 基于光流场的纹理层传输第30-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 保持时域连续性的局部纹理修补第33-40页
    4.1 基于局部纹理合成的纹理层修补第33-37页
        4.1.1 拉伸走样纹理定位第34-36页
        4.1.2 纹理合成邻域的选取第36-37页
        4.1.3 纹理合成顺序的确定第37页
    4.2 视频纹理层的融合第37-39页
        4.2.1 基于YIQ颜色空间的图像融合第38页
        4.2.2 灰度图像的融合算法第38-39页
    4.3 本章小结第39-40页
第5章 基于GPU的视频风格化加速第40-50页
    5.1 基于GPU的纹理层修补加速第40-43页
        5.1.1 基于GPU的并行纹理修补算法第40-41页
        5.1.2 基于GPU的并行纹理修补邻域选取第41-42页
        5.1.3 纹理修补的邻域羽化第42-43页
    5.2 基于GPU的快速视频抽象第43-47页
        5.2.1 视频抽象算法简介第43-44页
        5.2.2 基于形态学操作的视频抽象算法及其加速第44-47页
    5.3 GPU加速算法结果和比较第47-49页
        5.3.1 纹理修补的CPU端和GPU端速度与效果对比第47-48页
        5.3.2 视频抽象的CPU端和GPU端速度对比第48-49页
    5.4 本章小结第49-50页
第6章 基于纹理传输的多风格视频艺术化系统设计与实现第50-63页
    6.1 系统界面及模块设计第50-59页
    6.2 多风格视频艺术化系统流程第59-62页
    6.3 本章小结第62-63页
第7章 多风格视频艺术化处理结果与分析第63-67页
    7.1 水彩画效果对比第63-64页
    7.2 梵高油画效果第64-65页
    7.3 普通油画和水彩画效果第65页
    7.4 自定义点画、风格化线条效果第65-66页
    7.5 本章小结第66-67页
第8章 总结与展望第67-69页
参考文献第69-74页
致谢第74-75页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第75页

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