摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
1 引言 | 第8-13页 |
·人脸图像变形的应用背景 | 第8-9页 |
·研究历史与国内外现状 | 第9-12页 |
·图像变形算法的研究历史 | 第9-10页 |
·人脸图像变形算法的国内外现状 | 第10-12页 |
·本文主要内容及安排 | 第12-13页 |
2 人脸图像变形理论基础 | 第13-27页 |
·图像的表示方式 | 第14-15页 |
·图像的噪声清除 | 第15-16页 |
·简单邻域平均法 | 第15页 |
·阈值邻域平均法 | 第15页 |
·加权邻域平均法 | 第15-16页 |
·中值滤波 | 第16页 |
·频域滤波增强 | 第16-19页 |
·理想低通滤波器 | 第17页 |
·特沃思滤波器 | 第17页 |
·高通滤波器 | 第17-18页 |
·同态滤波 | 第18-19页 |
·图像分割与边缘检测 | 第19-22页 |
·基于灰度阈值的图像分割 | 第20页 |
·区域分割与边缘检测 | 第20-22页 |
·图像变形的两种映射方式 | 第22-25页 |
·向前映射法 | 第23-24页 |
·向后映射法 | 第24-25页 |
·图像重采样技术 | 第25-27页 |
·最邻近插值 | 第25-26页 |
·线性插值 | 第26页 |
·两次立方插值 | 第26-27页 |
3 早期人脸图像变形算法 | 第27-31页 |
·审美的标准 | 第27-28页 |
·交叉分解算法 | 第28-31页 |
4 人脸图像域变形美化算法 | 第31-38页 |
·单线对变形算法 | 第31-33页 |
·多线对变形算法 | 第33-38页 |
5 人脸图像点变形美化算法 | 第38-50页 |
·基于点的移动最小二乘法(MLS)人脸图像变形算法 | 第38-43页 |
·薄板样条人脸图像变形 | 第43-50页 |
·径向基函数原理介绍 | 第43-45页 |
·薄板样条(TPS)算法 | 第45-50页 |
结论 | 第50-52页 |
参考文献 | 第52-54页 |
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
致谢 | 第55-57页 |