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多通道投影圖像智能校正關鍵技術研究與應用

  • 作者：張鳳//王發斌|責編:顏廷芳
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302670001
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：97
人民幣：RMB 29 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對多通道投影圖像智能校正關鍵技術進行了深入研究，詳細地探究了由投影儀和相機等設備構成視覺系統的成像機制，著重分析相機成像特徵化模型與投影儀顯示數理模型。通過研究自然介質的深度和紋理對多通道投影圖像的影響機制，提出自然介質上多投影圖像幾何校正模型和顏色補償方法，闡明理想視點和移動視點與投影介質、投影裝置之間的內在規律，設計多通道投影圖像的智能校正新方法，突破投影儀、投影介質、觀看視點的束縛，以保證在任意形狀、紋理和大小的自然介質上觀看到幾何與顏色都符合視覺要求的理想圖像。
    本書可供電腦視覺、數字圖像處理等相關專業領域的科研人員、高校師生參考使用。
作者介紹
張鳳//王發斌|責編:顏廷芳
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究的目的和意義
  1.2  相關技術的國內外研究現狀
    1.2.1  三維點雲去噪與修復
    1.2.2  投影圖像幾何畸變校正
    1.2.3  投影圖像顏色補償方法
    1.2.4  多通道投影系統
  1.3  主要內容
第2章  多通道投影圖像智能校正的基礎理論
  2.1  人眼視覺感知特性與視覺設備成像機制分析
    2.1.1  人眼視覺感知特性
    2.1.2  相機的數字圖像成像原理
    2.1.3  投影儀工作數理模型
  2.2  自然投影介質深度和紋理材質感知機制
    2.2.1  投影介質的深度獲取原理分析
    2.2.2  有紋理投影幕材質感知機制
  2.3  本章小結
第3章  三維點雲數據處理
  3.1  點雲去噪處理
    3.1.1  基於雙邊濾波的點雲去噪
    3.1.2  基於流形重構的點雲去噪演算法
  3.2  三維點雲孔洞修補演算法
    3.2.1  點雲數據分割
    3.2.2  Delaunay三角網格化
    3.2.3  孔洞邊界提取
    3.2.4  孔洞邊界填充
  3.3  基於深度學習的實時點雲修補演算法
    3.3.1  網路架構設計
    3.3.2  網路損失函數選取
  3.4  三維點雲數據處理實驗分析
    3.4.1  三維點雲去噪演算法實驗分析
    3.4.2  基於最小角度法的點雲孔洞填充實驗分析
    3.4.3  基於深度學習的實時點雲修補實驗分析
  3.5  本章小結
第4章  移動視點的智能投影幾何校正
  4.1  基於理想視點的投影圖像的幾何校正
    4.1.1  Azure Kinect DK彩色圖與深度圖的配准
    4.1.2  理想視點下建立目標校正平面
    4.1.3  理想視點下單應性矩陣的求解
  4.2  移動視點的投影幾何校正
    4.2.1  人體頭部追蹤技術
    4.2.2  移動視點下校正平面的建立
  4.3  畸變校正精度評估
  4.4  投影幾何校正實驗分析
    4.4.1  理想視點投影校正實驗分析
    4.4.2  移動視點投影校正實驗分析
    4.4.3  幾何畸變校正精度評估實驗分析
  4.5  本章小結
第5章  基於深度學習的投影顏色補償
  5.1  卷積神經網路

    5.1.1  U-net卷積神經網路
    5.1.2  卷積自編碼器
    5.1.3  數據預處理
  5.2  基於卷積神經網路的投影顏色補償
    5.2.1  CompenNet網路模型
    5.2.2  改進CompenNet網路架構
    5.2.3  基於改進的CompenNeSt+十網路模型的投影全補償
  5.3  投影補償實驗效果分析
    5.3.1  投影圖像顏色補償實驗分析
    5.3.2  投影圖像全補償實驗分析
  5.4  本章小結
第6章  多通道投影一致性的綜合校正
  6.1  智能綜合校正的多通道投影系統概述
  6.2  多通道投影系統一致性校正
  6.3  多投影儀光學差異機理分析及一致性校正
  6.4  多通道投影圖像亮度融合及綜合校正後投影
  6.5  本章小結
第7章  結論與展望
  7.1  結論及創新點
  7.2  展望
參考文獻

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