基于內容的雙目立體視頻檢索研究

第1章 緒論001
1．1 研究背景002
1．2 研究目的及思路002
1．3 研究內容003
1．4 研究創(chuàng)新之處005
第2章 基于內容的立體視頻檢索技術綜述009
2．1 引言010
2．2 基于內容的深度提取技術013
2．3 基于內容的結構分析技術020
2．4 基于內容的特征提取技術023
2．5 基于內容的語義標注技術027
2．6 基于內容的相似匹配技術027
2．7 基于內容的特征索引技術029
第3章 立體視覺資源分類033
3．1 引言034
3．2 基于結構類別的立體視覺資源分類034
3．2．1 不同存儲形式的立體視覺資源034
3．2．2 不同編碼格式的立體視覺資源036
3．2．3 不同結構格式的立體視覺資源037
3．3 基于顯示方式的立體視覺資源分類045
3．3．1 不同顯示原理的立體視覺資源045
3．3．2 不同顯示分辨率的立體視覺資源051
3．3．3 不同視差類型的立體視覺資源052
3．4 基于內容類型的立體視覺資源分類053
第4章 雙目立體視頻可視化生成及存儲055
4．1 引言056
4．2 雙目立體視頻可視化生成056
4．2．1 雙目立體視頻可視化生成參數控制056
4．2．2 雙目立體視頻可視化生成方式058
4．3 雙目立體視頻資源存儲060
4．3．1 雙目立體視頻資源存儲模式060
4．3．2 雙目立體視頻資源非重復存儲062
4．3．3 雙目立體視頻資源編目入庫065
第5章 雙目立體視頻時空一致性深度圖序列提取069
5．1 引言070
5．2 雙目立體視頻及深度估計070
5．2．1 雙目立體視頻及原理070
5．2．2 基于圖割算法的深度估計074
5．3 基于LKOFWH的深度圖序列時間一致性處理076
5．3．1 LKOFWH相似性約束077
5．3．2 關聯約束優(yōu)化求解079
5．3．3 實驗結果及分析079
5．4 基于JBTAD的深度圖序列空間一致性處理081
5．4．1 圖像空間一致性原理081
5．4．2 基于JBTAD的空間一致性處理082
5．4．3 實驗結果及分析082
第6章 雙目立體視頻結構分析及特征提取085
6．1 引言086
6．2 基于STFC的雙目立體視頻鏡頭分割086
6．2．1 時空特征提取及幀差計算087
6．2．2 幀差特征選擇及量化089
6．2．3 三維空間特征聚類089
6．2．4 實驗結果及分析092
6．3 基于子鏡頭分割的雙目立體視頻關鍵幀提取098
6．3．1 子鏡頭分割098
6．3．2 關鍵幀提取099
6．4 基于PCA-HODG的雙目立體視頻深度圖特征提取099
6．4．1 基于預設窗口的特征提取101
6．4．2 基于滑動窗口的特征檢測與提取103
6．4．3 實驗結果及分析104
6．5 雙目立體視頻關鍵幀顏色特征提取及融合106
6．5．1 顏色特征提取106
6．5．2 特征歸一化與融合107
6．5．3 實驗結果及分析107
第7章 基于相似關鍵幀關聯矩陣的雙目立體視頻片段匹配109
7．1 引言110
7．2 雙目立體視頻相似性度量110
7．2．1 雙目立體視頻相似層次110
7．2．2 雙目立體視頻相似要素111
7．2．3 雙目立體視頻相似模式112
7．3 基于IM-SKF的雙目立體視頻片段匹配113
7．3．1 基于相似關鍵幀關聯矩陣的視覺相似度115
7．3．2 基于線性擬合最大公共子序列的時序相似度116
7．3．3 基于相似關鍵幀交叉相似性的語義相似度117
7．3．4 立體視頻片段相似度計算118
7．3．5 實驗結果及分析119
7．4 基于聚類和密度的雙目立體視頻匹配結果重排序123
7．4．1 基于聚類的排序123
7．4．2 基于密度的排序124
7．4．3 實驗結果及分析124
第8章 基于混合網格多后綴樹分層聚類的雙目立體視頻特征索引129
8．1 引言130
8．2 基于HGMST-HC的雙目立體視頻特征索引的構建130
8．2．1 信息層特征優(yōu)化132
8．2．2 局部層特征聚類133
8．2．3 全局層索引表構建135
8．2．4 實驗結果及分析136
第9章 基于內容的雙目立體視頻檢索系統(tǒng)實現139
9．1 引言140
9．2 系統(tǒng)框架設計140
9．2．1 系統(tǒng)邏輯架構設計140
9．2．2 系統(tǒng)功能架構設計141
9．2．3 系統(tǒng)算法流程設計142
9．3 系統(tǒng)開發(fā)與實現143
9．3．1 后臺資源入庫模塊開發(fā)與實現144
9．3．2 前臺資源檢索模塊開發(fā)與實現149
參考文獻151
后記161