面向感知的单幅图像分层深度信息计算
| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 研究现状 | 第17-24页 |
| 1.2.1 图像认知与理解 | 第17-18页 |
| 1.2.2 图像深度恢复技术 | 第18-20页 |
| 1.2.3 单目视觉三维感知理论 | 第20-24页 |
| 1.3 研究目标、研究内容及主要创新点 | 第24-26页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第24页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3.3 主要创新点 | 第25-26页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第26-28页 |
| 第2章 面向感知的图像分层 | 第28-41页 |
| 2.1 问题描述 | 第28-29页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第28页 |
| 2.1.2 遮挡描述子(T-junction) | 第28-29页 |
| 2.2 相关工作 | 第29-30页 |
| 2.3 基于轮廓的分层深度计算 | 第30-34页 |
| 2.3.1 区域关系以及双层图定义 | 第30-32页 |
| 2.3.2 相对深度分层策略 | 第32-33页 |
| 2.3.3 实验结果 | 第33-34页 |
| 2.4 基于物体对象的分层深度计算 | 第34-40页 |
| 2.4.1 算法描述 | 第34-37页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第37-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于区域的单幅图像浅浮雕算法 | 第41-57页 |
| 3.1 相关工作 | 第41-44页 |
| 3.2 方法概述及创新点 | 第44-45页 |
| 3.3 图像区域提取及分层 | 第45-48页 |
| 3.3.1 特征线条提取 | 第45-47页 |
| 3.3.2 区域生成 | 第47-48页 |
| 3.4 基于反馈的浅浮雕精细化 | 第48-52页 |
| 3.4.1 基曲面生成 | 第48-50页 |
| 3.4.2 基曲面精细化 | 第50-52页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 单幅图像三维立体显示 | 第57-71页 |
| 4.1 相关工作 | 第57-60页 |
| 4.2 方法概述及创新点 | 第60-61页 |
| 4.3 纹理及立体补全 | 第61-62页 |
| 4.4 基于地面拟合的深度估计 | 第62-65页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第65-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 自适应图像显著性引导 | 第71-89页 |
| 5.1 相关工作 | 第72-75页 |
| 5.1.1 图像显著性检测 | 第72-73页 |
| 5.1.2 视觉注意力引导 | 第73-75页 |
| 5.2 方法概述及创新点 | 第75-76页 |
| 5.3 算法描述 | 第76-79页 |
| 5.4 实验设计 | 第79-82页 |
| 5.4.1 实验环境 | 第79-80页 |
| 5.4.2 实验对象 | 第80页 |
| 5.4.3 实验过程 | 第80-82页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第82-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 总结与展望 | 第89-93页 |
| 6.1 全文总结 | 第89-90页 |
| 6.2 工作展望 | 第90-93页 |
| 参考文献 | 第93-103页 |
| 致谢 | 第103-106页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第106-107页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第107-108页 |
| 外文论文 | 第108-156页 |
| 附件 | 第156页 |
