基于深度的实时高质量图像渲染系统的研究与实现
| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 缩写、符号清单、术语表 | 第17-19页 |
| 1 绪论 | 第19-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-22页 |
| 1.2 本文研究内容和主要创新点 | 第22-24页 |
| 1.2.1 本文研究内容 | 第22-23页 |
| 1.2.2 本文主要创新点 | 第23-24页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第24-25页 |
| 2 图像渲染系统及其研究现状 | 第25-45页 |
| 2.1 基于图像渲染的分类 | 第25-30页 |
| 2.1.1 明确几何信息的IBR方法 | 第25-26页 |
| 2.1.2 隐含几何信息的IBR方法 | 第26-29页 |
| 2.1.3 不含几何信息的IBR方法 | 第29-30页 |
| 2.2 相机校准 | 第30-32页 |
| 2.3 图像校正 | 第32-35页 |
| 2.3.1 图像校正的原理 | 第32-34页 |
| 2.3.2 图像校正的相关研究工作 | 第34-35页 |
| 2.4 视差估计 | 第35-40页 |
| 2.4.1 视差估计的原理 | 第35-36页 |
| 2.4.2 视差估计的相关研究工作 | 第36-40页 |
| 2.5 视图合成 | 第40-42页 |
| 2.5.1 视图合成的原理 | 第40-41页 |
| 2.5.2 视图合成的相关研究工作 | 第41-42页 |
| 2.6 本文的研究方法概述 | 第42-45页 |
| 3 TPCL图像校正 | 第45-53页 |
| 3.1 TPCL图像校正算法 | 第45-48页 |
| 3.1.1 图像校正的转换矩阵 | 第45-47页 |
| 3.1.2 双线性插值 | 第47-48页 |
| 3.2 TPCL图像校正的硬件实现 | 第48-51页 |
| 3.3 实现结果 | 第51-52页 |
| 3.3.1 资源利用 | 第51-52页 |
| 3.3.2 图像评估 | 第52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 4 EMCSASW视差估计 | 第53-76页 |
| 4.1 EMCSASW视差估计算法 | 第54-62页 |
| 4.1.1 代价计算 | 第55-56页 |
| 4.1.2 代价积聚 | 第56-58页 |
| 4.1.3 视差选择 | 第58页 |
| 4.1.4 视差优化 | 第58-62页 |
| 4.2 EMCSASW视差估计的硬件实现 | 第62-68页 |
| 4.2.1 并行化机制 | 第63-64页 |
| 4.2.2 数据重用技术 | 第64-65页 |
| 4.2.3 代价积聚 | 第65-67页 |
| 4.2.4 视差优化 | 第67-68页 |
| 4.3 实现结果 | 第68-74页 |
| 4.3.1 总体硬件性能评估 | 第68-69页 |
| 4.3.2 可扩展性 | 第69-70页 |
| 4.3.3 视差准确度评估 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 5 EVIE视图合成 | 第76-88页 |
| 5.1 EVIE视图合成算法 | 第76-80页 |
| 5.1.1 视图内插 | 第77-80页 |
| 5.1.2 视图外推 | 第80页 |
| 5.2 EVIE视图合成的硬件实现 | 第80-83页 |
| 5.3 实现结果 | 第83-86页 |
| 5.3.1 总体硬件性能评估 | 第83-84页 |
| 5.3.2 虚拟视图质量评估 | 第84-86页 |
| 5.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 6 完整的DIBR硬件系统 | 第88-93页 |
| 6.1 硬件架构 | 第88-89页 |
| 6.2 实现结果 | 第89-92页 |
| 6.3 本章小结 | 第92-93页 |
| 7 总结与展望 | 第93-96页 |
| 7.1 工作总结 | 第93-94页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第94-96页 |
| 参考文献 | 第96-111页 |
| 附录A 博士期间主要的研究成果 | 第111-112页 |
| A.1 与本文相关的科研项目 | 第111页 |
| A.2 与本文相关的学术论文 | 第111-112页 |
| A.3 本文课题外的其他学术论文 | 第112页 |
