基于视频的快速头发捕捉方法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 图形学建模 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于图像的建模 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于视频的建模 | 第13页 |
| 1.2.4 特殊工具建模 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要内容和结构 | 第14-15页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文的结构 | 第14-15页 |
| 第二章 头发捕捉方法概述 | 第15-29页 |
| 2.1 双目视觉三维重建的一般方法 | 第15-23页 |
| 2.1.1 双目视觉的基础理论 | 第15-17页 |
| 2.1.2 摄像机标定问题 | 第17-20页 |
| 2.1.3 立体匹配问题 | 第20-23页 |
| 2.2 头发重建的特殊性 | 第23-25页 |
| 2.3 头发捕捉方法 | 第25-28页 |
| 2.3.1 边缘检测 | 第26页 |
| 2.3.2 方向可调滤波器 | 第26-27页 |
| 2.3.3 问题的简化 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 快速头发捕捉方法的设计 | 第29-38页 |
| 3.1 整体设计思路 | 第29-31页 |
| 3.2 摄像头布置与标定 | 第31页 |
| 3.3 图像预处理 | 第31-33页 |
| 3.4 提取二维方向向量场 | 第33-34页 |
| 3.5 立体匹配 | 第34-35页 |
| 3.6 构建三维方向向量场 | 第35-36页 |
| 3.7 头发模型的重建 | 第36页 |
| 3.8 头发模型的改进与显示 | 第36-38页 |
| 第四章 快速头发捕捉方法的实现 | 第38-55页 |
| 4.1 工具简介 | 第38-39页 |
| 4.1.1 MATLAB | 第38页 |
| 4.1.2 OpenCV | 第38-39页 |
| 4.1.3 OpenCL | 第39页 |
| 4.1.4 OpenGL | 第39页 |
| 4.2 摄像头标定的实现 | 第39-40页 |
| 4.3 图像预处理的实现 | 第40-43页 |
| 4.3.1 图像的校正 | 第40-41页 |
| 4.3.2 人脸和眼睛的识别 | 第41-42页 |
| 4.3.3 发色采样以及头发区域的确定 | 第42-43页 |
| 4.4 提取二维方向向量场的实现 | 第43-45页 |
| 4.5 立体匹配的实现 | 第45-49页 |
| 4.6 构建三维方向向量场的实现 | 第49-50页 |
| 4.7 头发模型重建的实现 | 第50-53页 |
| 4.8 头发模型改进的实现 | 第53页 |
| 4.9 头发模型显示的实现 | 第53-54页 |
| 4.10 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 效果与分析 | 第55-61页 |
| 5.1 运行结果 | 第55-58页 |
| 5.1.1 原始图像与预处理过程 | 第55-56页 |
| 5.1.2 二维方向向量场 | 第56页 |
| 5.1.3 立体匹配 | 第56-57页 |
| 5.1.4 头发重建 | 第57-58页 |
| 5.2 结果分析 | 第58-60页 |
| 5.2.1 捕捉速度 | 第58-59页 |
| 5.2.2 捕捉精度 | 第59页 |
| 5.2.3 运行效果对捕捉方法的反馈分析 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 1 总结 | 第61-62页 |
| 2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |
