| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论. | 第9-16页 |
| 1.1 提出问题 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义与研究背景 | 第10-12页 |
| 1.3 VR设备简介 | 第12-13页 |
| 1.4 图像质量增强研究现状 | 第13-14页 |
| 1.5 主要研究工作 | 第14-15页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 基于VR虚拟现实眼镜的眼动数据提取 | 第16-25页 |
| 2.1 VR虚拟现实眼镜的原理简介 | 第16-18页 |
| 2.2 VR虚拟现实眼镜提取眼动的结构搭建 | 第18-19页 |
| 2.3 人眼眼动特性 | 第19-20页 |
| 2.4 瞳孔定位技术 | 第20-21页 |
| 2.4.1 圆周差分法 | 第20页 |
| 2.4.2 Hough变换法 | 第20-21页 |
| 2.4.3 最小二乘拟合 | 第21页 |
| 2.5 视点跟踪算法 | 第21-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于眼动大数据的ROI提取 | 第25-37页 |
| 3.1 K-means聚类分析提取ROI | 第25-31页 |
| 3.1.1 眼动大数据收集和预处理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 K-means基本思路及特点 | 第26-29页 |
| 3.1.3 K-means的实现和改进 | 第29-31页 |
| 3.2 基于二维高斯分布的非规则区域ROI提取算法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 二维高斯模拟生成热值图 | 第32-33页 |
| 3.2.2“削山顶法”获得注视区域 | 第33-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于注视点的ROI在图像质量上的优化 | 第37-45页 |
| 4.1 人眼视觉特性 | 第37-39页 |
| 4.2 图像优化原理 | 第39-40页 |
| 4.3 高分辨率插值 | 第40-43页 |
| 4.3.1 眼动ROI与插值区域的关系 | 第41页 |
| 4.3.2 插值算法的实现 | 第41-43页 |
| 4.4 动态调节图像质量 | 第43-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文主要工作总结 | 第45页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 个人简历及攻硕期间研究成果 | 第51页 |