| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 立体图像视觉理论 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究内容及现状 | 第12-16页 |
| 1.4 论文工作及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 关键技术介绍 | 第18-34页 |
| 2.1 Mean Shift算法 | 第18-22页 |
| 2.1.1 Mean Shift算法概述 | 第18页 |
| 2.1.2 Mean Shift算法原理 | 第18-22页 |
| 2.1.3 Mean Shift算法的收敛性 | 第22页 |
| 2.2 光流法 | 第22-29页 |
| 2.2.1 光流法概述 | 第23页 |
| 2.2.2 光流法拟解决的问题 | 第23-25页 |
| 2.2.3 光流法原理 | 第25-29页 |
| 2.3 立体图像评价标准 | 第29-32页 |
| 2.3.1 主观评价标准 | 第29-31页 |
| 2.3.2 客观评价标准 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于改进的DIBR的立体图像合成 | 第34-52页 |
| 3.1 DIBR算法原理 | 第34-39页 |
| 3.1.1 空间坐标系 | 第35-37页 |
| 3.1.2 坐标系映射 | 第37-38页 |
| 3.1.3 虚拟视角图像渲染 | 第38-39页 |
| 3.2 改进的DIBR算法 | 第39-44页 |
| 3.2.1 深度图像预处理 | 第39-41页 |
| 3.2.2 生成多视角虚拟视角图像 | 第41-42页 |
| 3.2.3 虚拟视角图像插值处理 | 第42-44页 |
| 3.3 基于改进的DIBR的立体图像合成 | 第44-51页 |
| 3.3.1 基于Mean Shift算法的图像分割 | 第44-46页 |
| 3.3.2 基于光流法的深度图像生成 | 第46-49页 |
| 3.3.3 合成立体图像 | 第49-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 系统设计与实现 | 第52-60页 |
| 4.1 系统模块设计 | 第52页 |
| 4.2 系统功能实现 | 第52-55页 |
| 4.2.1 视频编解码功能实现 | 第52-53页 |
| 4.2.2 立体图像合成功能实现 | 第53-54页 |
| 4.2.3 图像保存功能实现 | 第54-55页 |
| 4.3 系统模块实现 | 第55-58页 |
| 4.3.1 视频编解码实现 | 第55-56页 |
| 4.3.2 立体图像合成实现 | 第56-57页 |
| 4.3.3 图像保存实现 | 第57-58页 |
| 4.4 系统设计开发环境 | 第58-59页 |
| 4.4.1 系统开发环境 | 第58-59页 |
| 4.4.2 系统开发技术 | 第59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第60-72页 |
| 5.1 图像分割实验结果 | 第60-61页 |
| 5.2 深度图像实验结果 | 第61-63页 |
| 5.3 深度图像去噪实验结果 | 第63-64页 |
| 5.4 初始虚拟视角图像实验结果 | 第64-65页 |
| 5.5 插值处理后的虚拟视角图像 | 第65-66页 |
| 5.6 立体图像实验结果与分析 | 第66-71页 |
| 5.7 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 读硕士学位期间发表论文情况简介 | 第80页 |