| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-17页 |
| 1.2.1 科学意义 | 第12-14页 |
| 1.2.2 应用前景 | 第14-17页 |
| 1.2.2.1 影视娱乐 | 第14-16页 |
| 1.2.2.2 数字游戏 | 第16页 |
| 1.2.2.3 眼科治疗与信息可视化 | 第16-17页 |
| 1.3 本文研究工作与创新 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 理论基础 | 第20-31页 |
| 2.1 移动平台概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 移动平台发展 | 第20-21页 |
| 2.1.2 Android系统优势 | 第21-22页 |
| 2.1.3 移动设备与PC对比 | 第22-23页 |
| 2.2 图形学相关理论基础 | 第23-28页 |
| 2.2.1 图形渲染硬件—图形处理器 | 第24-25页 |
| 2.2.2 渲染流水线—可编程管线 | 第25-27页 |
| 2.2.3 Shader语言 | 第27-28页 |
| 2.3 景深特效光学原理 | 第28-29页 |
| 2.4 运动模糊光学原理 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 景深特效算法的研究与改进 | 第31-53页 |
| 3.1 国内外研究现状 | 第31-33页 |
| 3.2 改进后的景深算法 | 第33-34页 |
| 3.3 纹理模糊算法 | 第34-45页 |
| 3.3.1 基于向下向上采样的纹理模糊算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于卷积的纹理模糊算法 | 第36-39页 |
| 3.3.2.1 高斯模糊 | 第37-38页 |
| 3.3.2.2 快速均值模糊 | 第38-39页 |
| 3.3.3 改进后的纹理模糊算法 | 第39-45页 |
| 3.3.3.1 基于区域求和表的算法思路 | 第39-41页 |
| 3.3.3.2 区域求和表在GPU上的创建 | 第41-45页 |
| 3.4 聚焦面的自动计算 | 第45-46页 |
| 3.5 模糊因子计算 | 第46-51页 |
| 3.5.1 传统模糊因子计算 | 第46-47页 |
| 3.5.2 基于二次处理的模糊因子计算 | 第47-51页 |
| 3.5.2.1 深度信息二次处理 | 第47-48页 |
| 3.5.2.2 模糊因子计算公式改进 | 第48-49页 |
| 3.5.2.3 基于Perona-Malik模型的边界断层处理改进算法 | 第49-51页 |
| 3.6 图像纹理的融合 | 第51-52页 |
| 3.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 运动模糊特效算法的研究与改进 | 第53-61页 |
| 4.1 国内外研究现状 | 第53-54页 |
| 4.2 改进后的运动模糊算法 | 第54-55页 |
| 4.3 计算速度向量 | 第55-57页 |
| 4.4 执行运动模糊 | 第57-59页 |
| 4.5 屏蔽对象 | 第59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 系统概要设计 | 第61-72页 |
| 5.1 系统需求 | 第61-62页 |
| 5.2 系统任务概述 | 第62-63页 |
| 5.3 本课题在系统框架中的位置 | 第63-68页 |
| 5.4 后处理特效功能模块设计 | 第68-69页 |
| 5.4.1 特效编辑模块 | 第68-69页 |
| 5.4.2 特效渲染模块 | 第69页 |
| 5.5 后处理特效系统流程设计 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 系统实现与测试 | 第72-85页 |
| 6.1 开发环境及测试环境 | 第72页 |
| 6.2 景深特效的实现 | 第72-77页 |
| 6.3 景深特效模拟效果及分析 | 第77-80页 |
| 6.3.1 模拟效果 | 第77-80页 |
| 6.3.2 性能分析 | 第80页 |
| 6.4 运动模糊特效的实现 | 第80-82页 |
| 6.5 运动模糊特效模拟效果及分析 | 第82-84页 |
| 6.5.1 模拟效果 | 第82-84页 |
| 6.5.2 性能测试 | 第84页 |
| 6.6 本章小结 | 第84-85页 |
| 第七章 总结与展望 | 第85-87页 |
| 7.1 工作总结 | 第85页 |
| 7.2 未来展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-91页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第91-92页 |