| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 图像处理中的数字抠像 | 第9-10页 |
| 1.1.2 Kinect与数字抠像 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数字图像技术的发展 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于深度图的抠像技术 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 | 第15-17页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文的章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 深度成像技术与抠像算法 | 第17-33页 |
| 2.1 深度图像的获取 | 第17-19页 |
| 2.1.1 双目测距技术 | 第17-18页 |
| 2.1.2 结构光技术 | 第18-19页 |
| 2.1.3 飞行时间(TOF)技术 | 第19页 |
| 2.2 抠像算法基本原理与传统算法 | 第19-28页 |
| 2.2.1 基于颜色采样的抠像算法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 基于传播的抠像方法 | 第23-24页 |
| 2.2.3 结合颜色采样与传播的抠像方法 | 第24-28页 |
| 2.3 基于TOF相机的深度抠像算法 | 第28-32页 |
| 2.3.1 结合贝叶斯抠像和泊松抠像的TOF深度抠像算法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 结合Robust Matting的TOF深度抠像算法 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于Kinect的抠像算法研究 | 第33-67页 |
| 3.1 kinect工作原理 | 第33-45页 |
| 3.1.1 Kinect简介 | 第33-38页 |
| 3.1.2 Kinect深度图 | 第38-42页 |
| 3.1.3 深度图与彩色图的坐标映射 | 第42-45页 |
| 3.2 Kinect深度图的平滑和滤波 | 第45-50页 |
| 3.2.1 引导滤波的基本原理 | 第45-47页 |
| 3.2.2 基于深度图像的引导滤波 | 第47-50页 |
| 3.2.3 引导滤波的迭代使用 | 第50页 |
| 3.3 基于Kinect深度的三元图自动生成 | 第50-52页 |
| 3.3.1 数字抠像中的三元图 | 第50-51页 |
| 3.3.2 三元图的自动生成 | 第51-52页 |
| 3.4 基于Shared matting的抠像算法 | 第52-58页 |
| 3.4.1 基于深度改进的区域扩张 | 第53-54页 |
| 3.4.2 样本采集优化与Mask计算 | 第54-56页 |
| 3.4.3 局部平滑 | 第56-58页 |
| 3.5 基于Kinect的抠像算法测试与分析 | 第58-66页 |
| 3.5.1 算法流程 | 第58-59页 |
| 3.5.2 算法平台与测试结果 | 第59-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于Kinect的抠像系统的设计与实现 | 第67-83页 |
| 4.1 系统组成与工作流程 | 第67-68页 |
| 4.1.1 系统介绍 | 第67页 |
| 4.1.2 系统架构 | 第67-68页 |
| 4.2 系统的开发环境 | 第68-69页 |
| 4.2.1 Kinect for Windows SDK | 第68-69页 |
| 4.2.2 OpenCV | 第69页 |
| 4.3 Kinect彩色图像与深度图像的获取 | 第69-72页 |
| 4.4 抠像算法的实现 | 第72-75页 |
| 4.4.1 引导滤波的OpenCV实现 | 第72-74页 |
| 4.4.2 三元图的自动生成 | 第74-75页 |
| 4.4.3 基于深度改进的Shared Matting | 第75页 |
| 4.5 色彩匹配算法的实现 | 第75-77页 |
| 4.6 图像的合成与存储 | 第77-78页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第78-81页 |
| 4.8 本章小结 | 第81-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第83页 |
| 5.2 不足与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
