| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 本文的主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第13页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 研究的创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织方式 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 视频特效编辑软件现状与普通用户需求分析 | 第17-27页 |
| 2.1 视频特效概述 | 第17-18页 |
| 2.2 视频特效编辑软件现状分析 | 第18-23页 |
| 2.2.1 专业后期视频特效软件简介 | 第18-20页 |
| 2.2.2 普通视频特效编辑软件简介 | 第20-21页 |
| 2.2.3 普通用户使用现有视频特效编辑软件的困境分析 | 第21-23页 |
| 2.3 普通用户对视频特效编辑软件的整体需求分析 | 第23-24页 |
| 2.4 面向普通用户的视频特效编辑软件的部分功能需求分析 | 第24-26页 |
| 2.4.1 自动化滤镜 | 第24-25页 |
| 2.4.2 运动追踪 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 系统关键算法——自动化滤镜算法 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 自动化皮肤美化滤镜算法设计 | 第27-36页 |
| 3.2.1 皮肤检测 | 第28-31页 |
| 3.2.2 皮肤美化 | 第31-35页 |
| 3.2.3 自动化皮肤美化实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.3 自动化图像卡通化滤镜算法 | 第36-42页 |
| 3.3.1 卡通画的特点 | 第36-37页 |
| 3.3.2 图像卡通化滤镜算法的设计 | 第37-38页 |
| 3.3.3 图像边缘操作 | 第38-40页 |
| 3.3.4 图像平滑和量化操作 | 第40-41页 |
| 3.3.5 边缘和图像融合 | 第41页 |
| 3.3.6 图像卡通化滤镜结果 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 系统关键算法——一种改进的追踪算法 | 第43-53页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 结合SIFT特征匹配改进的稀疏光流算法 | 第44-48页 |
| 4.2.1 SIFT特征提取 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于稀疏光流的跟踪 | 第46-47页 |
| 4.2.3 特征向量表更新时机判断 | 第47-48页 |
| 4.2.4 特征向量表的更新策略 | 第48页 |
| 4.3 结合SIFT特征匹配的稀疏光流跟踪实验结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.4 算法在系统中的应用展示 | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 面向普通用户的视频特效系统设计与实现 | 第53-64页 |
| 5.1 系统建设目标 | 第53页 |
| 5.2 系统设计方案 | 第53-57页 |
| 5.2.1 技术路线 | 第54-55页 |
| 5.2.2 系统功能模块设计 | 第55-57页 |
| 5.3 系统核心功能模块设计 | 第57-62页 |
| 5.3.1 追踪与合成模块 | 第57-59页 |
| 5.3.2 滤镜管理模块 | 第59-61页 |
| 5.3.3 素材管理模块 | 第61页 |
| 5.3.4 音频处理模块 | 第61-62页 |
| 5.3.5 字幕处理模块 | 第62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
