基于深度图像的虚拟视点绘制方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.2 课题意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.3.1 虚拟视点绘制技术 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于深度图像的绘制技术 | 第14-15页 |
| 1.3.3 空洞填补理论 | 第15-17页 |
| 1.3.4 图像融合技术的研究 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的研究内容及创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第2章 基于深度图像的绘制技术 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 DIBR技术原理 | 第20-26页 |
| 2.2.1 像素坐标系与图像坐标系 | 第20-21页 |
| 2.2.2 世界坐标系与摄像机坐标系 | 第21-22页 |
| 2.2.3 针孔摄像机模型 | 第22-24页 |
| 2.2.4 3D Image Warping方程 | 第24-25页 |
| 2.2.5 深度与实际景深的转换 | 第25-26页 |
| 2.3 DIBR中存在的问题 | 第26-32页 |
| 2.3.1 重叠问题 | 第26-28页 |
| 2.3.2 裂缝问题 | 第28页 |
| 2.3.3 伪影问题 | 第28-30页 |
| 2.3.4 空洞问题 | 第30-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于空洞填补的DIBR方法 | 第33-50页 |
| 3.1 方法介绍 | 第33-34页 |
| 3.2 填补细小空洞 | 第34-35页 |
| 3.3 填补out-of-field空洞 | 第35-39页 |
| 3.3.1 Criminisi算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 改进的数据项 | 第36-38页 |
| 3.3.3 改进的块匹配公式 | 第38-39页 |
| 3.4 填补disocclusion空洞 | 第39-41页 |
| 3.4.1 填补顺序的改进 | 第39-40页 |
| 3.4.2 源空间识别的改进 | 第40-41页 |
| 3.5 实验参数与实验分析 | 第41-48页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 3.5.2 实验参数选取 | 第42-45页 |
| 3.5.3 客观质量比较 | 第45-46页 |
| 3.5.4 主观质量比较 | 第46-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于图像融合的DIBR方法 | 第50-58页 |
| 4.1 方法介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 亮度校正 | 第51-53页 |
| 4.2.1 RGB与HSV的转换 | 第51-53页 |
| 4.2.2 基于HSV色彩空间的亮度校正 | 第53页 |
| 4.3 图像融合 | 第53-57页 |
| 4.3.1 机器学习方法 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于机器学习的图像融合方法 | 第55-56页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来工作及展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
