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

立体图像重定向技术研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-14页
        1.2.1 平面图像重定向第10-12页
        1.2.2 立体图像重定向第12-14页
    1.3 论文的组织结构第14-15页
第2章 图像重定向技术概述第15-23页
    2.1 显著性检测技术第15-17页
    2.2 平面图像重定向技术第17-20页
        2.2.1 离散的图像重定向算法第17-19页
        2.2.2 连续的图像重定向算法第19-20页
    2.3 立体图像重定向技术第20-22页
        2.3.1 离散的立体图像重定向第20-21页
        2.3.2 连续的立体图像重定向第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第3章 基于像素融合的立体图像重定向第23-39页
    3.1 基于像素融合的图像重定向原理第23-24页
    3.2 基于像素融合的立体图像重定向方法第24-33页
        3.2.1 能量方程的建立第25-28页
        3.2.2 匹配图的计算第28-30页
        3.2.3 重要性图的计算第30-31页
        3.2.4 缩放因子分配第31-33页
        3.2.5 像素融合第33页
    3.3 实验及结果分析第33-37页
        3.3.1 视觉质量评价第33-35页
        3.3.2 视差质量评价第35-37页
    3.4 本章小结第37-39页
第4章 基于网格变形的立体图像重定向第39-51页
    4.1 深度保存的网格变形第39-42页
        4.1.1 深度失真能量第40-41页
        4.1.2 基于区域的深度保存第41-42页
    4.2 基于网格变形的深度保存立体图像重定向第42-47页
        4.2.1 重定向框架第43-44页
        4.2.2 网格分类第44-45页
        4.2.3 网格对准第45页
        4.2.4 形状保存第45-46页
        4.2.5 深度保存第46-47页
        4.2.6 最优化模型的求解第47页
    4.3 实验及结果分析第47-49页
    4.4 本章小结第49-51页
第5章 总结与展望第51-53页
    5.1 论文总结第51页
    5.2 研究展望第51-53页
参考文献第53-59页
发表论文和参加科研情况说明第59-61页
致谢第61-62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:基于张量时域关联模型的视频序列分类研究
下一篇:基于改进词袋模型的图像分类研究