首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于视频图像序列的背景虚化

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 课题背景第11-12页
    1.2 课题难点第12-13页
    1.3 本文工作第13-14页
        1.3.1 虚焦图像重建第13-14页
        1.3.2 多视角深度重建和背景虚化第14页
    1.4 本文组织和逻辑结构第14-15页
        1.4.1 组织结构第14-15页
        1.4.2 逻辑结构第15页
    1.5 本章小结第15-16页
第2章 图像虚焦重建和深度恢复技术综述第16-31页
    2.1 图像虚焦重建技术第16-21页
        2.1.1 基于块匹配的图像重建技术第16-17页
        2.1.2 图像虚焦模糊估计第17-18页
        2.1.3 图像虚焦模糊重建第18-21页
    2.2 深度恢复和背景虚化技术第21-30页
        2.2.1 背景虚化技术第22-23页
        2.2.2 基于单目视图的深度恢复第23-29页
        2.2.3 基于多目图像的深度恢复第29-30页
    2.3 本章小结第30-31页
第3章 虚焦图像重建第31-44页
    3.1 研究背景第31-32页
    3.2 图像块匹配第32-38页
        3.2.1 候选图像选择第32-33页
        3.2.2 图像对齐第33-35页
        3.2.3 图像块清晰度衡量第35-37页
        3.2.4 图像块相似度衡量第37-38页
    3.3 单帧图像虚焦模糊重建第38-41页
    3.4 实验结果与分析第41-43页
        3.4.1 实验结果第41-43页
        3.4.2 实验结果分析第43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 多视角深度重建和背景虚化第44-64页
    4.1 研究背景第44-45页
    4.2 多视角深度重建第45-56页
        4.2.1 摄像机标定第46-48页
        4.2.2 计算相机外参数第48-51页
        4.2.3 场景深度重建第51-54页
        4.2.4 深度图优化第54-56页
    4.3 背景虚化第56-58页
        4.3.1 深度分层第56-57页
        4.3.2 背景虚化第57-58页
    4.4 实验结果与分析第58-63页
        4.4.1 深度恢复的实验结果第58-60页
        4.4.2 背景虚化的结果第60-63页
        4.4.3 性能分析第63页
    4.5 本章小结第63-64页
第5章 总结及展望第64-66页
    5.1 工作总结第64-65页
    5.2 未来展望第65-66页
参考文献第66-72页
致谢第72页

论文共72页,点击 下载论文
上一篇:基于图像识别的移动设备无障碍QR码扫描软件的研究与实现
下一篇:基于深度参与的普适性选拔系统设计与实现