光场深度获取及基于深度的人体分割重建算法研究



光场深度获取及基于深度的人体分割重建算法研究

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光场深度获取及基于深度的人体分割重建算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
第1章绪论	第9-19页
· 课题背景和意义	第9-12页
· 研究历史及现状	第12-16页
· 基于立体视觉深度数据获取	第12-14页
· 基于散斑成像深度获取及应用	第14-15页
· 基于光场的深度数据获取	第15-16页
· 本文的研究内容及结构安排	第16-19页
· 本文研究内容	第16-17页
· 本文结构安排	第17-19页
第2章基本概念及相关算法介绍	第19-29页
· 射影几何和变换	第19-23页
· 齐次坐标	第19-21页
· 射影变换	第21-23页
· 摄像机模型	第23-26页
· 针孔模型	第23-25页
· CCD摄像机模型	第25-26页
· 对极几何和基本矩阵	第26-28页
· 对极几何	第26-27页
· 基本矩阵F	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章基于光场的深度重建算法	第29-40页
· 引言	第29页
· 光场获取及表示	第29-31页
· 边缘深度计算	第31-34页
· 边缘检测	第31-33页
· 边缘深度估计	第33页
· 边缘深度精化	第33-34页
· 深度扩散	第34-36页
· 实验结果与分析	第36-38页
· 不同距离度量函数的影响	第37页
· 距离权重系数的影响	第37-38页
· 本章小结	第38-40页
第4章基于深度信息的人体姿态识别	第40-59页
· 深度获取方案	第40页
· 相关算法介绍	第40-48页
· 决策树算法	第41-45页
· 随机决策森林算法	第45页
· Mean Shift算法	第45-48页
· 算法流程	第48-55页
· 数据预处理	第49-51页
· 训练	第51-53页
· 识别	第53-55页
· 实验及结果	第55-58页
· 训练图片及参数说明	第55-56页
· 实验结果	第56-58页
· 本章小结	第58-59页
第5章基于深度的人体三维建模	第59-71页
· 引言	第59-60页
· 体积重建方法	第60-65页
· 数据输入	第60-61页
· 相机姿态跟踪	第61-63页
· 体积整合	第63-64页
· 结果输出光线投影	第64-65页
· 纹理整合	第65-67页
· 图像输入	第66页
· 体积更新	第66-67页
· 纹理网格提取	第67页
· 实验和结论	第67-70页
· 硬件系统	第67-68页
· GPU加速	第68页
· 结果	第68-70页
· 本章小结	第70-71页
结论	第71-72页
参考文献	第72-78页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第78-79页
致谢	第79-80页
作者简介	第80页

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