| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于内容的适配策略方面 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像适配的内容理解方面 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像适配技术概述 | 第18-26页 |
| 2.1 传统的图像适配技术 | 第18-20页 |
| 2.1.1 均匀抽样与插值 | 第18-19页 |
| 2.1.2 最近邻插值 | 第19页 |
| 2.1.3 双线性插值法 | 第19-20页 |
| 2.2 基于内容的图像适配技术 | 第20-24页 |
| 2.2.1 对于图像视觉内容的理解 | 第20-22页 |
| 2.2.2 裁剪法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 裁剪-粘贴法 | 第23页 |
| 2.2.4 Image warping | 第23-24页 |
| 2.2.5 Seam Carving | 第24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 对RGB-D图像相关内容的研究 | 第26-37页 |
| 3.1 RGB-D图像的获取 | 第26-33页 |
| 3.1.1 双目深度估计算法 | 第26-29页 |
| 3.1.2 单目深度估计算法 | 第29-31页 |
| 3.1.3 Kinect深度摄像机 | 第31-33页 |
| 3.2 关于RGB-D图像特征的研究 | 第33-36页 |
| 3.2.1 基于深度图的直方图特征 | 第33页 |
| 3.2.2 HOD特征 | 第33-34页 |
| 3.2.3 D-LBP特征 | 第34-35页 |
| 3.2.4 空间法向量 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于RGB-D的SEAM CARVING图像适配技术 | 第37-55页 |
| 4.1 SEAM CARVING基本算法框架 | 第37-40页 |
| 4.1.1 Seam的定义 | 第37-38页 |
| 4.1.2 能量图与seam的裁剪 | 第38-40页 |
| 4.2 对能量图的改进分析 | 第40-48页 |
| 4.2.1 梯度边缘能量图分析 | 第40-42页 |
| 4.2.2 传统视觉显著性能量图分析 | 第42-46页 |
| 4.2.3 基于RGB-D的自适应能量图 | 第46-48页 |
| 4.3 对SEAM CARVING适配策略的改进 | 第48-51页 |
| 4.3.1 分段seam的定义 | 第48-49页 |
| 4.3.2 最优seam的定义与搜索策略 | 第49-51页 |
| 4.4 实验 | 第51-54页 |
| 4.4.1 实验平台与数据 | 第51页 |
| 4.4.2 实验对比 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62-63页 |