| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 术语表 | 第9-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究立项依据 | 第11-15页 |
| 1.1.1 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2 图像质量评价标准 | 第15-16页 |
| 1.2.1 客观评价标准 | 第15页 |
| 1.2.2 主观评价标准 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第16-19页 |
| 2 一种不产生空洞的摄像机设置方法 | 第19-31页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 三维图像变换和双向DIBR技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 三维图像变换 | 第19-22页 |
| 2.2.2 双向DIBR技术 | 第22-23页 |
| 2.3 一种不产生空洞的摄像机设置方法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 基于“FBF”场景的空洞产生机理 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于“BFB”场景的空洞产生机理 | 第26页 |
| 2.3.3“FBF”场景下不产生空洞的摄像机设置 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于超像素的空洞填充 | 第31-63页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 算法原理 | 第32-41页 |
| 3.2.1 SLIC超像素分割 | 第32-34页 |
| 3.2.2 Criminisi图像修复 | 第34-36页 |
| 3.2.3 本章算法 | 第36-41页 |
| 3.3 实验与分析 | 第41-60页 |
| 3.3.1 主观评价方案 | 第41-43页 |
| 3.3.2 基于平行摄像机设置的算法验证 | 第43-53页 |
| 3.3.3 基于非平行摄像机设置的算法验证 | 第53-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-63页 |
| 4 改进的基于图像修复的空洞填充算法 | 第63-91页 |
| 4.1 引言 | 第63页 |
| 4.2 基于Shift-sensor摄像机设置的三维图像变换 | 第63-67页 |
| 4.3 算法详细描述 | 第67-77页 |
| 4.3.1 小空洞填充 | 第68页 |
| 4.3.2 基于视差图的空洞填充 | 第68-69页 |
| 4.3.3 优先级计算 | 第69-74页 |
| 4.3.4 搜索匹配块 | 第74-77页 |
| 4.3.5 图像修复 | 第77页 |
| 4.4 实验与分析 | 第77-90页 |
| 4.4.1 主观评价 | 第79-89页 |
| 4.4.2 客观评价 | 第89-90页 |
| 4.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 5 总结与展望 | 第91-95页 |
| 5.1 总结 | 第91-92页 |
| 5.2 展望 | 第92-95页 |
| 致谢 | 第95-97页 |
| 参考文献 | 第97-101页 |
| 附录 | 第101页 |
| A 作者攻读期间发表的相关科研论文 | 第101页 |
| B 作者攻读期间参与的相关科研项目 | 第101页 |
| C 作者攻读期间参与的竞赛获奖 | 第101页 |