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基于人体视觉特征的实时人像提取及其在虚拟环境照相中的应用

摘要 I第1-5页
Abstract III第5-10页
1 绪论第10-21页
 1.1 引言第10-13页
  1.1.1 虚拟现实与体验经济第10-12页
  1.1.2 虚拟照相第12-13页
 1.2 虚拟环境下实时照相技术第13-15页
  1.2.1 虚拟环境下实时照相技术简介第13-14页
  1.2.2 虚拟环境下实时照相技术的现状与发展第14-15页
 1.3 实时人像提取技术第15-19页
  1.3.1 利用颜色特征的硬件处理系统第15-16页
  1.3.2 基于图象分割的人像提取第16-19页
  1.3.3 人类视觉特征在图象处理中的应用第19页
 1.4 研究目标及论文内容安排第19-21页
  1.4.1 研究目标第19-20页
  1.4.2 论文内容安排第20-21页
2 人类视觉的特征第21-35页
 2.1 人类视觉简介第21-24页
  2.1.1 人眼的光学构造第21-22页
  2.1.2 视觉信息的传递通路第22-24页
 2.2 感受野第24-25页
 2.3 视觉对信息的多层次并行处理第25页
 2.4 视觉所表现的信息处理特征第25-30页
  2.4.1 视觉的动态范围第26页
  2.4.2 人眼的亮度分辨率第26-27页
  2.4.3 图象的对比度第27-28页
  2.4.4 人眼的其它性质第28-29页
  2.4.5 人眼的视觉建模第29-30页
 2.5 视觉中的一些心理特征与现象第30-32页
  2.5.1 视觉的相对性第30-31页
  2.5.2 视觉的选择性第31页
  2.5.3 视觉的整体性第31页
  2.5.4 视觉的恒常性第31-32页
  2.5.5 视觉的组织性第32页
  2.5.6 错视现象第32页
 2.6 由人类视觉特征得到的几点启示第32-35页
3 基于人类视觉特征的实时人像提取算法第35-51页
 3.1 引言第35-37页
 3.2 图象预处理第37-40页
  3.2.1 数字图象处理第37-38页
  3.2.2 利用人类视觉空间感知特征的信息压缩第38-39页
  3.2.3 利用人类视觉亮度感知特征的信息压缩第39-40页
  3.2.4 利用人类视觉时间感知特征的信息压缩第40页
 3.3 基于思考机制的图象分析第40-45页
  3.3.1 由蓝背景图象向二值图的转换第40-42页
  3.3.2 基于形态学的非线性滤波第42-45页
  3.3.3 基于迭代运算的噪声滤除算法第45页
 3.4 利用形态学的边缘抽取与图象融合第45-48页
  3.4.1 基于对比度感知特征的图象融合第45-46页
  3.4.2 利用形态学的边缘抽取第46-48页
 3.5 彩色人像图的增强第48-49页
 3.6 对基于人类视觉特征的实时人像提取算法的评价第49-51页
4 虚拟照相环境中实时人像提取的软件实现第51-59页
 4.1 图像采集程序设计第51-55页
  4.1.1 VideoForWindows简介第51-52页
  4.1.2 利用AVICap采集图像简介第52-53页
  4.1.3 采像程序的流程第53-55页
 4.2 真彩色图转换为简略图的实现第55页
 4.3 简略图到二值模板图的算法实现第55-56页
  4.3.1 获得二值模板图的原理第55-56页
  4.3.2 获得二值模板的实现第56页
 4.4二 值图的滤波处理第56-58页
  4.4.1二 值图逐点扫描去噪的实现第56-57页
  4.4.2 形态学二值开闭运算的其实现第57-58页
 4.5 彩色人像图加强算法的实现第58-59页
5 虚拟环境实时照相中的硬件实现第59-65页
 5.1 通用图象处理系统硬件的发展第59页
 5.2 实时照相系统的硬件结构第59-63页
  5.2.1 实时花边照相系统的硬件结构第59-60页
  5.2.2 由单片采集卡构成的实时照相系统第60-61页
  5.2.3 由嵌入式系统构成的实时照相系统第61-62页
  5.2.4 由数码相机成的实时照相系统第62-63页
 5.3 单片机辅助操作单元第63-65页
  5.3.1 单片机辅助操作单元的功能要求第63页
  5.3.2 单片机辅助操作单元的实现第63-65页
6 全文工作总结及今后工作展望第65-67页
 6.1 主要结论第65-66页
 6.2 后续研究工作的展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-71页
附:作者在攻读硕士学位期间所参加的科研工作与发表的论文第71页

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