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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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