基于神经网络的虚拟场景真实感图像重建

目录	第1-10页
图表目录	第10-13页
第一章 绪论	第13-19页
·本文的背景和意义	第13-16页
·本文的工作和创新	第16-17页
·论文结构	第17-19页
第二章 相关背景知识	第19-45页
·摄像机定标	第19-27页
·针孔模型	第20-22页
·摄像机内部参数的确定	第22-24页
·计算摄像机内部参数	第22-23页
·求解摄像机的径向畸变系数	第23-24页
·求精摄像机内部参数	第24页
·场景图像的摄像机外部参数的确定	第24-27页
·基础矩阵的求解	第24-25页
·摄像机外部参数的求解	第25-27页
·基于图像的建模和绘制技术	第27-38页
·基于图像的造型技术	第27-32页
·立体视觉方法	第27-30页
·Volumetric模型重建	第30-32页
·基于图像的绘制技术	第32-38页
·无需知道场景几何模型的绘制方法	第32-35页
·在已知场景的隐含的几何模型的基础上的绘制方法	第35页
·在恢复的几何模型的基础上的绘制方法	第35-38页
·神经网络	第38-45页
·感知器	第38-39页
·线性神经网络	第39页
·BP网络	第39-40页
·径向基函数网络	第40-41页
·自组织竞争人工神经网络	第41-42页
·Hopfield网络和Elman网络	第42-45页
第三章 基于广义回归神经网络的增量叠加模型	第45-55页
·广义回归神经网络	第45-49页
·动态调整核宽度	第49-52页
·固定的核宽度	第49页
·动态调整核宽度	第49-52页
·增量叠加模型	第52-55页
·取固定的核宽度	第53页
·取变化的核宽度	第53-55页
第四章 重建虚拟光照条件下真实感图像	第55-81页
·图像颜色与光照的关系	第55-60页
·用神经网络的方法计算虚拟光照图像	第60-80页
·用线性神经网络重建虚拟图像	第61-62页
·用固定核宽度的GRNNs重建虚拟图像	第62-65页
·采用变化核宽度的方法重建虚拟图像	第65-66页
·采用动态调整核宽度的方法重建虚拟图像	第66-71页
·分析指数α与输出误差的关系	第66-68页
·通过设定指数α和常数C来调整核宽度	第68-71页
·采用增量叠加模型重建虚拟图像	第71-80页
·算法描述	第71页
·采用固定核宽度的增量叠加模型重建虚拟图像	第71-73页
·采用动态核宽度的增量叠加模型重建虚拟图像	第73-75页
·应用示例	第75-80页
·应用	第80-81页
第五章 重建具有镜面效果的虚拟视点真实感图像	第81-94页
·图像颜色与视点位置的关系	第81-83页
·摄像机定标并恢复场景模型	第83-87页
·定标内部参数	第83-84页
·定标外部参数	第84-85页
·恢复场景模型	第85-87页
·重建具有镜面效果的虚拟视点真实感图像	第87-90页
·算法原理	第87页
·实验验证	第87-90页
·重建结果分析	第90-93页
·应用	第93-94页
第六章 分离图像的漫反射和镜面反射能量分布	第94-112页
·分离图像的漫反射和镜面反射能量分布	第94-102页
·光照模型	第95-96页
·图像上的能量分布	第96-97页
·分离图像的漫反射和镜面反射能量分布算法原理	第97-98页
·实验验证	第98-102页
·摄像机定标并恢复场景模型	第98-101页
·实验结果	第101-102页
·重建具有不同的镜面反射和漫反射能量分布的图像	第102-106页
·分析分离出来的图像上的能量分布	第102-103页
·实验结果	第103-106页
·重建表面特性发生了改变的虚拟视点图像	第106-111页
·重建改变了能量分布的虚拟视点漫反射图像	第106-107页
·改变漫反射图像的整体反射特性	第106页
·重建漫反射图像	第106-107页
·重建光亮度变化了的虚拟视点的镜面反射图像	第107-108页
·改变镜面反射图像的光亮度	第107-108页
·重建镜面反射图像	第108页
·合成虚拟视点漫反射和镜面反射能量分布图像	第108页
·重建结果分析	第108-111页
·应用	第111-112页
第七章 结论和展望	第112-114页
参考资料	第114-120页
发表论文和参加科研情况说明	第120-122页
后记	第122-123页