基于稀疏特征的视点绘制研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 图目录 | 第9-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·3DTV | 第12-14页 |
| ·视点绘制 | 第14-17页 |
| ·基于深度图像的视点绘制 | 第14-15页 |
| ·基于稀疏特征的视点绘制 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作和贡献 | 第17-18页 |
| ·论文的内容组织 | 第18-19页 |
| 2 基于稀疏特征的视点绘制算法 | 第19-43页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·基于稀疏特征的视点绘制算法 | 第19-42页 |
| ·时域连续性判断 | 第21-22页 |
| ·图像关注度 | 第22-24页 |
| ·图像分块 | 第24-26页 |
| ·能量项 | 第26-31页 |
| ·求解能量方程 | 第31-37页 |
| ·视点映射 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 基于立体图像对与立体视频的特征点提取算法 | 第43-62页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·特征点检测与匹配的一般步骤 | 第43-45页 |
| ·特征点检测器 | 第43-44页 |
| ·特征点描述子 | 第44-45页 |
| ·特征点匹配 | 第45页 |
| ·SURF | 第45-48页 |
| ·基于立体图像对的特征点描述和匹配算法 | 第48-55页 |
| ·基于立体图像对的特征点描述子 | 第50-51页 |
| ·基于立体图像对的匹配 | 第51-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·基于立体视频的特征点提取 | 第55-61页 |
| ·光流法 | 第55-56页 |
| ·Lucas-Kanade光流法 | 第56-57页 |
| ·基于立体视频的特征点提取算法 | 第57-59页 |
| ·实验结果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 4 基于稀疏特征的自适应分块的视点绘制算法 | 第62-78页 |
| ·引言 | 第62页 |
| ·图像分割 | 第62-63页 |
| ·基于稀疏特征的自适应分块的视点绘制算法 | 第63-77页 |
| ·自适应分块 | 第63-67页 |
| ·基于自适应分块的视点间映射关系 | 第67-69页 |
| ·基于自适应分块的能量项 | 第69-71页 |
| ·基于自适应分块的能量方程解法 | 第71-73页 |
| ·实验结果 | 第73-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 作者简历及在学期间所取得的科研成果 | 第83页 |
