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二维运动图像的立体化技术研究及其多核并行化实现

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二维运动图像的立体化技术研究及其多核并行化实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 研究背景及意义第8页
  · 国内外研究现状第8-10页
  · 本文的工作及内容安排第10-12页
第二章 三维视频原理与转换技术第12-19页
  · 双目立体视觉第12-13页
  · 三维立体显示系统的研究与发展第13-17页
    · 眼镜式立体显示方式第13-15页
    · 裸眼式立体显示方式第15-17页
  · 三维视频转换系统结构第17-18页
  · 本章小结第18-19页
第三章 深度图生成技术研究第19-36页
  · 算法原理第19-20页
  · 背景建立与视频对象的提取第20-24页
    · 图像分割第20-22页
    3.2.2 Surendra 背景更新算法第22-24页
  · 基于运动信息的深度信息提取第24-31页
    · 基于块匹配的运动估计第25-30页
    · 运动信息到深度信息的转换第30-31页
  · 基于纹理特征的深度信息提取第31-35页
    · 纹理特征提取第31-34页
    · 纹理特征到深度信息的转换第34-35页
  · 融合运动信息与纹理信息产生最终的深度图第35页
  · 本章小结第35-36页
第四章 立体影像绘制技术研究第36-43页
  · 深度图像的预处理第37-38页
  4.2 3D 图像转换第38-39页
  · 左右眼图像对的后处理第39-42页
    · 数学形态学滤波第39-40页
    · 线性插值第40-41页
    · 填洞第41-42页
  · 本章小结第42-43页
第五章 基于 GPU 的并行化处理第43-51页
  5.1 GPU 通用计算第43-44页
  5.2 CUDA 简介第44-45页
  5.3 CUDA 模型第45-48页
    5.3.1 CUDA 编程模型第45-46页
    5.3.2 CUDA 硬件模型第46-48页
  · 块匹配算法的并行实现第48-49页
  · 本章小结第49-51页
第六章 实验结果与分析第51-63页
  · 背景更新的结果与分析第51-52页
  · 深度图的获取结果与分析第52-54页
  6.3 基于 DIBR 的转换结果与分析第54-62页
  6.4 基于 GPU 的并行化处理结果与分析第62-63页
第七章 总结与展望第63-65页
参考文献第65-68页
附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文第68-69页
致谢第69 页

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