时空一致的视频阴影检测与消除研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 图像阴影消除 | 第11-12页 |
| 1.2.2 视频阴影检测 | 第12-13页 |
| 1.2.3 视频阴影消除 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究目的与贡献 | 第15页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第15-17页 |
| 2 相关工作及技术介绍 | 第17-29页 |
| 2.1 阴影相关知识介绍 | 第17-19页 |
| 2.1.1 阴影形成模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 视频中阴影组成分析 | 第18-19页 |
| 2.2 视频阴影检测相关技术 | 第19-22页 |
| 2.2.1 抠图技术 | 第19-21页 |
| 2.2.2 视频交互技术 | 第21页 |
| 2.2.3 形态学图像处理 | 第21-22页 |
| 2.3 视频阴影消除相关技术 | 第22-29页 |
| 2.3.1 阴影消除模型 | 第22-24页 |
| 2.3.2 光照独立的LBP纹理特征 | 第24-25页 |
| 2.3.3 运动场与光流 | 第25-27页 |
| 2.3.4 PatchMatch算法 | 第27-29页 |
| 3 视频阴影的检测 | 第29-40页 |
| 3.1 算法概述 | 第29-30页 |
| 3.2 用户交互 | 第30-31页 |
| 3.3 视频抠图计算 | 第31-35页 |
| 3.3.1 问题推导 | 第32-33页 |
| 3.3.2 预处理计算 | 第33-34页 |
| 3.3.3 线性系统求解及插值 | 第34-35页 |
| 3.4 后处理 | 第35-36页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 视频阴影的消除 | 第40-61页 |
| 4.1 算法概述 | 第40-41页 |
| 4.2 视频的块分割 | 第41-42页 |
| 4.3 运动场引导的一致性块匹配 | 第42-47页 |
| 4.3.1 视频运动场计算 | 第43-44页 |
| 4.3.2 块相似性度量 | 第44-45页 |
| 4.3.3 一致性块匹配 | 第45-47页 |
| 4.4 基于光照迁移优化的阴影消除 | 第47-52页 |
| 4.4.1 局部光照迁移 | 第48-49页 |
| 4.4.2 全局阴影消除 | 第49-50页 |
| 4.4.3 多尺度阴影消除 | 第50-52页 |
| 4.5 阴影边界处理 | 第52-55页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第55-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文总结 | 第61页 |
| 5.2 算法局限 | 第61-62页 |
| 5.3 未来工作 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
