2D转3D视频系统中运动检测算法的研究及实现
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15页 |
| 1.2 课题研究的意义 | 第15-16页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 数字图像处理的硬件实现 | 第18-21页 |
| 1.5 本论文研究内容及章节安排 | 第21-23页 |
| 1.5.1 论文主要研究内容 | 第21页 |
| 1.5.2 各章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 立体显示技术及2D转3D系统原理介绍 | 第23-31页 |
| 2.1 立体视觉显示原理 | 第23-24页 |
| 2.2 立体显示技术 | 第24-29页 |
| 2.2.1 眼镜式3D显示技术 | 第24-26页 |
| 2.2.2 裸视式3D显示技术 | 第26-28页 |
| 2.2.3 全息投影技术 | 第28-29页 |
| 2.3 基于IBR的2D转3D系统介绍 | 第29页 |
| 2.4 基于DE4的2D转3D硬件系统平台 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 深度图生成算法 | 第31-44页 |
| 3.1 基于相对高度线索的深度提取 | 第31-38页 |
| 3.1.1 灰度转换 | 第32-33页 |
| 3.1.2 边缘检测 | 第33-34页 |
| 3.1.3 线轨迹追踪 | 第34-37页 |
| 3.1.4 深度图赋值 | 第37-38页 |
| 3.2 基于运动检测的深度提取 | 第38-40页 |
| 3.2.1 中值滤波 | 第38-39页 |
| 3.2.2 形态学处理 | 第39-40页 |
| 3.3 基于相对高度深度的深度提取算法的硬件建模 | 第40-43页 |
| 3.3.1 色彩复原算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 RGB转灰度模块 | 第41页 |
| 3.3.3 边缘检测模块 | 第41-42页 |
| 3.3.4 深度提取模块 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 运动检测 | 第44-60页 |
| 4.1 帧差法和光流法 | 第44-46页 |
| 4.1.1 帧差法 | 第44-45页 |
| 4.1.2 光流法 | 第45-46页 |
| 4.2 背景减除法 | 第46-47页 |
| 4.3 基于ViBe算法与三帧差法的运动检测算法 | 第47-58页 |
| 4.3.1 ViBe算法介绍和改进方法 | 第47-52页 |
| 4.3.2 三帧差法及其应用 | 第52-54页 |
| 4.3.3 显著性物体检测算法 | 第54-55页 |
| 4.3.4 基于HSV色彩空间的阴影去除算法 | 第55页 |
| 4.3.5 实验结果与分析 | 第55-58页 |
| 4.4 运动检测算法的硬件建模 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 3D视频合成技术 | 第60-69页 |
| 5.1 DIBR的算法原理 | 第60-65页 |
| 5.1.1 坐标空间 | 第61-62页 |
| 5.1.2 摄像机标定参数的DIBR | 第62-63页 |
| 5.1.3 无摄像机标定参数的DIBR | 第63-65页 |
| 5.2 空洞填补算法 | 第65-67页 |
| 5.2.1 空洞点产生的原因 | 第65-66页 |
| 5.2.2 常见的空洞填补的方法 | 第66-67页 |
| 5.3 3D图像合成 | 第67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第75页 |
