立体视频虚拟视点生成关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第9-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 2 立体视觉原理及视差信息优化 | 第16-40页 |
| 2.1 立体视觉原理 | 第16-19页 |
| 2.2 深度图像获取 | 第19-21页 |
| 2.3 深度图像的超分辨率 | 第21-26页 |
| 2.4 基于显著性的视差图像优化 | 第26-29页 |
| 2.5 基于运动信息的视差图像优化 | 第29-32页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 虚拟视点合成及图像空洞修补 | 第40-57页 |
| 3.1 视点合成图像质量分析 | 第40-45页 |
| 3.2 虚拟视点深度图像的空洞修补 | 第45-47页 |
| 3.3 基于一致性哈希的图像空洞修补 | 第47-52页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第52-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 4 基于深度学习的立体视频生成算法研究 | 第57-71页 |
| 4.1 引言 | 第57-58页 |
| 4.2 卷积神经网络 | 第58-60页 |
| 4.3 StereoFCN立体视频生成 | 第60-65页 |
| 4.4 网络训练与实验结果 | 第65-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 总结与展望 | 第71-74页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第71-72页 |
| 5.2 创新点 | 第72页 |
| 5.3 课题展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的研究成果 | 第82页 |
