视频图像2D转3D算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题结构安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 课题主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 课题章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于双目视差的立体视频系统研究 | 第15-19页 |
| 2.1 立体视频系统原理 | 第15-17页 |
| 2.1.1 人眼视觉原理和立体视觉形成 | 第15页 |
| 2.1.2 立体显示原理 | 第15-17页 |
| 2.2 立体视频获取方式 | 第17-18页 |
| 2.3 基于深度信息的立体视频系统框架 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于运动线索的深度信息生成 | 第19-29页 |
| 3.1 深度图生成方法 | 第19-23页 |
| 3.1.1 稀疏到稠密转换方法介绍 | 第20-22页 |
| 3.1.2 深度图生成方法介绍 | 第22-23页 |
| 3.1.3 深度信息生成算法 | 第23页 |
| 3.2 基于运动信息的深度图生成 | 第23-27页 |
| 3.2.1 运动线索 | 第24-25页 |
| 3.2.2 运动线索深度图像生成 | 第25-26页 |
| 3.2.3 利用金字塔分割修正深度图 | 第26-27页 |
| 3.3 算法实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 虚拟视点合成 | 第29-40页 |
| 4.1 基于深度的虚拟视点合成 | 第29-32页 |
| 4.1.1 简化DIBR技术 | 第30-32页 |
| 4.1.2 存在问题 | 第32页 |
| 4.2 非对称边缘自适应滤波 | 第32-36页 |
| 4.2.1 非对称边缘自适应滤波器理论研究 | 第33-35页 |
| 4.2.2 非对称边缘自适应滤波器算法实现 | 第35-36页 |
| 4.3 AEAF在2D转3D中应用 | 第36-38页 |
| 4.3.1 AEAF算法实现 | 第36-37页 |
| 4.3.2 AEAF实验结果 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 分层空洞修复 | 第40-53页 |
| 5.1 空洞修复算法 | 第40-42页 |
| 5.2 分层空洞修复算法 | 第42-46页 |
| 5.2.1 零消除伪高斯下采样 | 第44-45页 |
| 5.2.2 上采样 | 第45页 |
| 5.2.3 空洞填充 | 第45-46页 |
| 5.3 深度自适应分层空洞修复算法 | 第46-50页 |
| 5.3.1 深度自适应预处理 | 第46-48页 |
| 5.3.2 深度自适应分层空洞修复 | 第48-50页 |
| 5.4 空洞修复算法在2D转3D中应用 | 第50-52页 |
| 5.4.1 分层空洞修复算法实验结果 | 第50-51页 |
| 5.4.2 几种常见空洞修复算法实验结果比较 | 第51-52页 |
| 5.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 6.1 课题总结 | 第53-54页 |
| 6.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第59页 |
