| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 引言 | 第10-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的研究内容及创新之处 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 2 人眼视觉系统感知特性以及 3D视频增强与重定位研究基础 | 第18-30页 |
| ·人眼视觉系统感知特性 | 第18-20页 |
| ·3D视频研究基础 | 第20-27页 |
| ·图像 /视频重定位技术研究基础 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 2D视频显著性模型构建 | 第30-47页 |
| ·基于时空域采样和稀疏矩阵分解的 2D视频显著性检测模型 | 第30-36页 |
| ·运动显著图的提取 | 第31-33页 |
| ·空域显著图的提取 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-36页 |
| ·基于DCT系数和运动矢量的 2D视频显著性检测模型 | 第36-45页 |
| ·纹理显著图的提取 | 第36-39页 |
| ·运动显著图的提取 | 第39-41页 |
| ·不确定性估计和融合 | 第41-43页 |
| ·实验结果与分析比较 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 三维视频增强技术的研究 | 第47-58页 |
| ·一种面向虚拟视点绘制的深度图像后处理方法 | 第47-52页 |
| ·滤波器的构造 | 第47-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-52页 |
| ·基于彩色与深度联合稀疏分析模型的深度图重建方法研究 | 第52-57页 |
| ·联合稀疏模型构建 | 第52-54页 |
| ·深度图重建 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 5 三维视频重定位技术的研究 | 第58-67页 |
| ·总能量图的计算 | 第58-63页 |
| ·缝隙的选取 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作总结 | 第67-68页 |
| ·未来研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 在学研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
