| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文背景与研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 立体视觉舒适性数据库 | 第11-12页 |
| 1.2.2 立体视觉舒适性评价算法 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 立体视觉舒适性基础知识 | 第17-26页 |
| 2.1 立体视觉舒适性相关概念 | 第17-20页 |
| 2.1.1 双眼水平视差概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 双眼焦点调节和辐辏概念 | 第18-19页 |
| 2.1.3 双眼舒适视差范围概念 | 第19-20页 |
| 2.2 影响立体视觉舒适度主要因素 | 第20-22页 |
| 2.2.1 双眼焦点调节和辐辏冲突 | 第20-21页 |
| 2.2.2 立体视频内容的视差特征在时间域上的剧烈变化 | 第21页 |
| 2.2.3 边框效应造成的双眼视图信息不一致 | 第21-22页 |
| 2.3 立体视觉舒适度模型评价指标 | 第22-23页 |
| 2.3.1 皮尔逊积矩相关系数 | 第22-23页 |
| 2.3.2 斯皮尔曼等级相关系数 | 第23页 |
| 2.3.3 均方根误差系数 | 第23页 |
| 2.4 立体视觉舒适度模型学习算法 | 第23-24页 |
| 2.4.1 训练学习阶段 | 第23-24页 |
| 2.4.2 测试验证阶段 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 立体视觉舒适性实验数据库 | 第26-41页 |
| 3.1 立体视觉舒适性实验数据库意义 | 第26页 |
| 3.2 立体图像数据库 VBED | 第26-33页 |
| 3.2.1 立体图像数据库 VBED 设计思路 | 第26-27页 |
| 3.2.2 立体图像数据库 VBED 具体描述 | 第27-33页 |
| 3.3 立体视频数据库 RVFD | 第33-38页 |
| 3.3.1 立体视频数据库 RVFD 设计思路 | 第33-34页 |
| 3.3.2 立体视频数据库 RVFD 具体描述 | 第34-38页 |
| 3.4 主观视觉舒适性测试环境及流程 | 第38-40页 |
| 3.4.1 主观视觉舒适性测试环境 | 第38-39页 |
| 3.4.2 主观视觉舒适性测试流程 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于边框效应的视觉舒适度评价算法 | 第41-52页 |
| 4.1 基于边框效应的视觉舒适性评价算法介绍 | 第41页 |
| 4.2 基于边框效应的视觉舒适性评价算法流程 | 第41-46页 |
| 4.2.1 边框物体的不同视觉特征计算过程 | 第42-45页 |
| 4.2.2 边框物体的不同视觉特征融合分析 | 第45-46页 |
| 4.3 实验比较和结论分析 | 第46-51页 |
| 4.3.1 基于边框物体视觉特征的最优视觉舒适性模型 | 第46-47页 |
| 4.3.2 边框物体不同视觉特征对于视觉舒适性的影响 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于立体视频感兴趣区域视觉特征的舒适度评价算法 | 第52-69页 |
| 5.1 基于立体视频感兴趣区域视觉特征的舒适性评价算法介绍 | 第52页 |
| 5.2 基于立体视频感兴趣区域视觉特征的舒适性评价算法流程 | 第52-61页 |
| 5.2.1 立体视频内容感兴趣区域提取算法 | 第53-56页 |
| 5.2.2 感兴趣区域内视差特征矢量计算过程 | 第56-57页 |
| 5.2.3 感兴趣区域内运动特征矢量计算过程 | 第57-60页 |
| 5.2.4 感兴趣区域内不同视觉特征融合分析 | 第60-61页 |
| 5.3 实验比较和结论分析 | 第61-68页 |
| 5.3.1 基于感兴趣区域视觉特征的最优视觉舒适性模型 | 第62-63页 |
| 5.3.2 感兴趣区域内不同视觉特征对于视觉舒适性的影响 | 第63-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结束语 | 第69-71页 |
| 6.1 主要工作与创新点 | 第69-70页 |
| 6.2 后续研究工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77-79页 |
