基于图像的景深渲染算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标及技术路线 | 第16页 |
| 1.4 主要创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 相关工作 | 第19-31页 |
| 2.1 图像后处理方法 | 第19-26页 |
| 2.1.1 基于扩散的方法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于聚合的方法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 分层处理方法 | 第22-23页 |
| 2.1.4 图像后处理方法的常见缺陷 | 第23-26页 |
| 2.2 基于物体空间算法 | 第26-27页 |
| 2.3 基于光场的方法 | 第27-29页 |
| 2.4 深度信息获取方法 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 图像景深渲染问题建模 | 第31-39页 |
| 3.1 景深的原理 | 第31页 |
| 3.2 景深效果在摄影学中的作用 | 第31-32页 |
| 3.3 成像模型 | 第32-35页 |
| 3.3.1 针孔成像模型 | 第32页 |
| 3.3.2 薄透镜成像模型 | 第32-33页 |
| 3.3.3 厚透镜成像模型 | 第33-34页 |
| 3.3.4 真实镜头成像模型 | 第34页 |
| 3.3.5 成像模型的比较与选择 | 第34-35页 |
| 3.4 从薄透镜成像模型推导模糊圈计算公式 | 第35-36页 |
| 3.5 点扩散函数 | 第36-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于各向异性滤波的图像景深渲染方法 | 第39-49页 |
| 4.1 基于各向异性滤波的图像景深渲染方法 | 第39-46页 |
| 4.1.1 概述 | 第39-40页 |
| 4.1.2 模糊圈半径的计算 | 第40-41页 |
| 4.1.3 区域的划分 | 第41-42页 |
| 4.1.4 背景区域处理 | 第42-43页 |
| 4.1.5 前景区域处理 | 第43-45页 |
| 4.1.6 聚焦区域处理 | 第45-46页 |
| 4.2 Bokeh效果的模拟 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 GPU加速与系统实现 | 第49-57页 |
| 5.1 景深渲染算法的实现 | 第49-50页 |
| 5.2 使用GPU进行并行计算 | 第50-52页 |
| 5.2.1 GPGPU编程 | 第50页 |
| 5.2.2 GPU并行计算技术介绍 | 第50-51页 |
| 5.2.3 CUDA架构简介 | 第51页 |
| 5.2.4 景深渲染算法的CUDA实现 | 第51-52页 |
| 5.3 系统实现 | 第52-56页 |
| 5.3.1 深度获取模块 | 第52-54页 |
| 5.3.2 景深渲染模块 | 第54页 |
| 5.3.3 用户交互模块 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第57-67页 |
| 6.1 实验数据 | 第57-58页 |
| 6.2 实验结果 | 第58-63页 |
| 6.2.1 图像的景深效果渲染 | 第58-61页 |
| 6.2.2 视频的景深效果渲染 | 第61-63页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第63-66页 |
| 6.3.1 图像景深渲染结果的质量比较 | 第63-65页 |
| 6.3.2 与其他算法相比的优势 | 第65页 |
| 6.3.3 算法效率分析 | 第65-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第七章 总结 | 第67-69页 |
| 7.1 本文总结 | 第67页 |
| 7.2 将来工作 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第75页 |
