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 |