首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

光场成像全焦图像生成及其显著性检测研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-16页
   ·课题研究背景意义第9-10页
   ·光场相机成像的发展第10-12页
   ·课题研究现状第12-13页
   ·本文工作内容及章节安排第13-16页
第2章 光场基本理论第16-25页
   ·光场的定义及表示第16-17页
   ·光场的获取方式第17-19页
   ·光场的记录方式第19-21页
     ·传统光学系统的光场记录第19-20页
     ·光场成像系统的光场记录第20-21页
   ·光场相机的图像数据第21-23页
   ·本章小结第23-25页
第3章 光场相机重聚焦和焦点栈生成第25-31页
   ·相机聚焦成像的图像形式第25-27页
   ·光场能量函数第27-28页
   ·数字重聚焦技术第28-30页
   ·焦点堆栈变换第30页
   ·本章小结第30-31页
第4章 光场全焦图像生成算法研究第31-48页
   ·基于对焦融合的算法概述第31-34页
     ·加权平均法融合第32页
     ·小波变换融合第32-33页
     ·基于DCT的图像融合第33-34页
   ·图像融合的评价方法第34-37页
     ·主观评测方法第34-35页
     ·客观评测方法第35-37页
   ·基于DCT及图割的光场全焦图像生成算法第37-40页
     ·对焦清晰测度值计算第38-39页
     ·基于多标号一致性的迭代图割优化第39-40页
   ·实验结果分析第40-47页
     ·标准测试图像对第41-45页
     ·光场相机全焦点图像融合第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 光场图像显著性检测研究第48-62页
   ·显著性算法概述第48-50页
   ·光场显著图模型第50-52页
   ·特征图提取第52-58页
     ·对焦信息特征图提取第52-54页
     ·背景特征图提取第54-56页
     ·前景特征图序列提取第56-58页
   ·光场显著图:信息特征图融合第58-59页
   ·实验结果与分析第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
   ·总结第62-63页
   ·展望第63-64页
参考文献第64-68页
本文作者硕士期间取得的科研成果第68-69页
致谢第69-70页

论文共70页,点击 下载论文
上一篇:云计算环境下的模式挖掘算法研究
下一篇:基于频率域的光场重对焦算法研究