| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·光场成像技术进展与研究现状 | 第7-8页 |
| ·光场相机产品 | 第8-10页 |
| ·光场相机优缺点 | 第10-12页 |
| ·本文主要工作及内容组织 | 第12-14页 |
| 第2章 图像显著性检测算法及实现 | 第14-34页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·视觉注意机制 | 第14-18页 |
| ·人类视觉系统简介 | 第15-16页 |
| ·视觉注意机制 | 第16-17页 |
| ·视觉注意模型 | 第17-18页 |
| ·显著性线索 | 第18-20页 |
| ·背景先验 | 第18-19页 |
| ·中心先验 | 第19页 |
| ·深度线索 | 第19-20页 |
| ·常用显著性检测方法 | 第20-25页 |
| ·FT方法 | 第20-21页 |
| ·RC方法 | 第21-22页 |
| ·SR方法 | 第22-23页 |
| ·LC方法 | 第23-24页 |
| ·HC方法 | 第24-25页 |
| ·基于对比度的显著性检测算法 | 第25-26页 |
| ·新的基于全局信息的显著性检测算法 | 第26-33页 |
| ·检测流程 | 第27-28页 |
| ·显著图的提取 | 第28页 |
| ·基于对数谱响应的区域显著性计算 | 第28-30页 |
| ·多尺度显著图融合 | 第30页 |
| ·基于加权全局熵的显著性融合 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 光场相机成像原理 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·光场相机和传统相机 | 第35页 |
| ·光场的表示形式 | 第35-36页 |
| ·光场的获取方式 | 第36-37页 |
| ·光场重对焦方法 | 第37-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 光场相机数据预处理和焦点栈生成 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·光场相机数据获取 | 第43-47页 |
| ·光场相机原始图像的数据提取 | 第43-44页 |
| ·微透镜中心提取 | 第44-46页 |
| ·六边形采样转换为正交采样 | 第46-47页 |
| ·光场相机焦点堆栈 | 第47-48页 |
| ·全聚焦图像生成 | 第48-51页 |
| ·DCT变换及空域方差转换 | 第48-49页 |
| ·DCT域下基于方差的图像融合 | 第49-50页 |
| ·焦点栈图片融合成全聚焦图片的实验结果 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 第5章 融合光场图像焦点堆栈和全聚焦图像的显著性检测 | 第52-61页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·LFSD算法 | 第52-58页 |
| ·LFSD算法概述 | 第52-53页 |
| ·对焦度测度计算 | 第53-54页 |
| ·背景区域选择 | 第54-55页 |
| ·前景区域选择 | 第55-56页 |
| ·焦点堆栈和全聚焦图像显著性融合 | 第56-58页 |
| ·LFSD检测结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |