| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 基于模型的虚拟视点合成技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于图像的虚拟视点合成技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 总结 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 背景知识介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 光场理论及光场的参数化 | 第18-19页 |
| 2.1.1 光场理论 | 第18页 |
| 2.1.2 光场的参数化 | 第18-19页 |
| 2.2 光场的采集 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基于相机阵列的光场采集设备 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于微透镜阵列的光场采集设备 | 第22-23页 |
| 2.2.3 其它形式的光场采集设备及方式 | 第23-24页 |
| 2.3 光场成像原理 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于光场的实时虚拟视点合成算法与实现 | 第26-40页 |
| 3.1 本文算法框架 | 第26-27页 |
| 3.2 图像阵列及相机标定 | 第27-31页 |
| 3.2.1 成像原理基本数学模型——理想针孔成像模型 | 第27-29页 |
| 3.2.2 基于相机阵列的标定方法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 标定方式特点 | 第30-31页 |
| 3.3 光场重构 | 第31-34页 |
| 3.3.1 光场重构原理——图像与光场 | 第31-33页 |
| 3.3.2 光场重构算法 | 第33-34页 |
| 3.4 频域重采样——中心切片定理 | 第34-37页 |
| 3.4.1 图像的频域分析及其计算成像 | 第34-37页 |
| 3.5 光场的压缩 | 第37-39页 |
| 3.5.1 压缩算法需满足的特点 | 第37-38页 |
| 3.5.2 压缩算法的选取 | 第38页 |
| 3.5.3 D-coder光场压缩算法原理简述 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第40-52页 |
| 4.1 实时性试验及分析 | 第41-44页 |
| 4.1.1 实验设计 | 第41页 |
| 4.1.2 实验数据及分析 | 第41-44页 |
| 4.2 客观成像质量评价及分析 | 第44-47页 |
| 4.2.1 均方误差 | 第44-45页 |
| 4.2.2 峰值信噪比 | 第45-46页 |
| 4.2.3 结构相似度 | 第46-47页 |
| 4.3 压缩算法对性能影响实验及分析 | 第47-48页 |
| 4.3.1 光场压缩相关数据 | 第47页 |
| 4.3.2 成像样张质量对比 | 第47-48页 |
| 4.3.3 实时性对比 | 第48页 |
| 4.4 与DIBR技术实验对比 | 第48-51页 |
| 4.4.1 实时性对比 | 第48-49页 |
| 4.4.2 成像质量对比 | 第49-50页 |
| 4.4.3 光场成像优势对比实验 | 第50-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |