沉浸式多维空间对象融合关键问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 研究现状分析 | 第15-19页 |
| 2.1 光照一致的图像合成方法 | 第15-17页 |
| 2.2 几何一致的对象融合方法 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于 Lab 空间的光照一致图像合成方法 | 第19-33页 |
| 3.1 问题描述 | 第19-20页 |
| 3.2 颜色空间概述 | 第20-22页 |
| 3.3 泊松图像编辑 | 第22-24页 |
| 3.3.1 泊松方程 | 第22-23页 |
| 3.3.2 基于泊松克隆的图像合成方法 | 第23-24页 |
| 3.4 图像抠图算法 | 第24-26页 |
| 3.4.1 Alpha 抠图算法 | 第24-26页 |
| 3.4.2 基于 Alpha 抠图的图像合成方法 | 第26页 |
| 3.5 基于 Lab 空间的光照一致图像合成方法 | 第26-30页 |
| 3.5.1 RGB 与 Lab 彩色空间转换 | 第27-28页 |
| 3.5.2 颜色融合 | 第28-29页 |
| 3.5.3 亮度克隆 | 第29-30页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第30-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于几何规则的多维空间对象融合模型 | 第33-46页 |
| 4.1 问题描述 | 第33-34页 |
| 4.2 Kinect 深度传感器概述 | 第34-36页 |
| 4.3 决策树（DT）算法 | 第36-38页 |
| 4.4 基于几何规则的多维空间对象融合模型 | 第38-42页 |
| 4.4.1 多层几何表达模型 | 第39-41页 |
| 4.4.2 背景深度恢复模型 | 第41页 |
| 4.4.3 空间对象融合 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 基于深度传感器的远程多维空间对象融合系统 | 第46-53页 |
| 5.1 Anychat 开发平台介绍 | 第46-47页 |
| 5.2 系统原理 | 第47-48页 |
| 5.3 系统实现 | 第48-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录（攻读硕士学位期间参与的科研项目和研究成果） | 第59页 |
