实时绿屏与深度肖像抠像技术研究

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实时绿屏与深度肖像抠像技术研究

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实时绿屏与深度肖像抠像技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-12页
第1章绪论	第12-20页
1.1 研究背景及其意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-18页
1.2.1 绿屏抠像研究现状	第13-15页
1.2.2 自然抠像研究现状	第15-18页
1.3 本文主要工作	第18-19页
1.4 论文的结构安排	第19-20页
第2章研究基础	第20-32页
2.1 抠像概述	第20-21页
2.2 绿屏抠像	第21-22页
2.3 典型的绿屏抠像算法	第22-25页
2.3.1 亮度键	第22-23页
2.3.2 色度键	第23-24页
2.3.3 差异键	第24页
2.3.4 色差键	第24-25页
2.4 基于深度学习的自然抠像基本理论	第25页
2.5 典型的基于深度学习的自然抠像算法	第25-31页
2.5.1 深度自然抠像	第25-27页
2.5.2 深度肖像抠像	第27-29页
2.5.3 快速肖像抠像	第29-31页
2.6 小结	第31-32页
第3章基于GPU加速的绿屏抠像算法	第32-47页
3.1 算法框架	第32-33页
3.2 切片工具和分析	第33-38页
3.2.1 切片工具	第33-34页
3.2.2 毛发丢失	第34-35页
3.2.3 边缘太硬	第35-36页
3.2.4 背景色溢色	第36-37页
3.2.5 噪声	第37-38页
3.3 方法	第38-43页
3.3.1 毛发丢失	第38-40页
3.3.2 边缘太硬	第40页
3.3.3 背景色溢色	第40-41页
3.3.4 噪声	第41-42页
3.3.5 GPU加速	第42-43页
3.4 实验结果	第43-46页
3.5 本章小节	第46-47页
第4章基于GANS和U-NET的肖像抠像算法	第47-61页
4.1 肖像抠像框架	第47-50页
4.2 肖像抠像的实现	第50-54页
4.3 精细化	第54-55页
4.4 训练过程	第55-56页
4.5 实验结果	第56-60页
4.5.1 实验环境	第56页
4.5.2 评价和指标	第56-57页
4.5.3 结果与分析	第57-60页
4.6 小结	第60-61页
结论	第61-63页
参考文献	第63-67页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文	第67-68页
致谢	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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