立体图像压缩算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·立体成像原理 | 第8-10页 |
| ·立体图像显示技术 | 第10-11页 |
| ·立体图像压缩编码技术 | 第11-13页 |
| ·几种主要的立体图像压缩编码技术 | 第11-12页 |
| ·立体图像对和单通道视频序列的比较 | 第12-13页 |
| ·本文的主要贡献和论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 立体视觉特性 | 第14-20页 |
| ·生理立体视觉 | 第14-18页 |
| ·人眼基本结构 | 第14-15页 |
| ·双眼会聚 | 第15-16页 |
| ·双眼单视区 | 第16页 |
| ·双眼视差 | 第16-18页 |
| ·心理立体视觉 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 拓扑特征提取 | 第20-37页 |
| ·知觉 | 第20-22页 |
| ·直接知觉 | 第20-21页 |
| ·间接知觉 | 第21页 |
| ·直接知觉与间接知觉的比较 | 第21-22页 |
| ·边缘检测 | 第22-30页 |
| ·一阶微分算子法 | 第23-26页 |
| ·Roberts算子 | 第23-24页 |
| ·Sobel算子 | 第24-25页 |
| ·Prewitt算子 | 第25-26页 |
| ·Laplacian算子和LOG算子 | 第26-28页 |
| ·Canny算子 | 第28-29页 |
| ·算子之间的比较 | 第29-30页 |
| ·拓扑特征提取 | 第30-36页 |
| ·Gestalt知觉组织原理 | 第31-32页 |
| ·尺度空间 | 第32-36页 |
| ·拓扑特征提取结果 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 特征点的选取和匹配 | 第37-47页 |
| ·特征点提取 | 第37-40页 |
| ·几种特征点提取方法 | 第37-38页 |
| ·小波变换法 | 第37页 |
| ·角点提取法 | 第37-38页 |
| ·兴趣算子法 | 第38页 |
| ·Moravec算子 | 第38-39页 |
| ·特征点提取结果 | 第39-40页 |
| ·图像匹配 | 第40-46页 |
| ·图像匹配方法 | 第41-44页 |
| ·基于灰度匹配的方法 | 第42页 |
| ·基于特征匹配的方法 | 第42-43页 |
| ·图像匹配算法性能评价指标 | 第43-44页 |
| ·归一化协方差匹配 | 第44-45页 |
| ·图像匹配结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 三角网格剖分 | 第47-54页 |
| ·Voronoi图和Delaunay三角剖分 | 第47-50页 |
| ·Delaunay三角网生成算法 | 第50-52页 |
| ·分治算法 | 第50-51页 |
| ·逐点插入法 | 第51页 |
| ·三角网生长法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 图像变形 | 第54-63页 |
| ·图像变形基础 | 第54-55页 |
| ·图像变形的表示 | 第54页 |
| ·图像变形的映射方式 | 第54-55页 |
| ·几种图像变形算法 | 第55-58页 |
| ·图像网格变形算法 | 第55-56页 |
| ·图像域变形算法 | 第56页 |
| ·图像点变形算法 | 第56-57页 |
| ·图像复杂特征变形算法 | 第57-58页 |
| ·基于Delaunay三角剖分的图像变形方法 | 第58-59页 |
| ·实验结果 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 立体图像压缩算法总结 | 第63-69页 |
| 第八章 结束语 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 英文缩略语表 | 第74-75页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
