摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
目录 | 第7-9页 |
第1章 绪论 | 第9-20页 |
1.1 课题来源和背景 | 第9页 |
1.2 课题的目的和意义 | 第9-10页 |
1.3 图像配准技术研究现状 | 第10-13页 |
1.3.1 图像配准概述 | 第10-11页 |
1.3.2 图像配准方法分类 | 第11-13页 |
1.4 目标跟踪技术研究现状 | 第13-18页 |
1.4.1 目标跟踪概述 | 第13-15页 |
1.4.2 目标跟踪方法分类 | 第15-18页 |
1.5 课题的主要研究内容 | 第18-20页 |
第2章 基于特征的图像配准 | 第20-34页 |
2.1 特征选择与提取 | 第20-23页 |
2.1.1 图像特征的选择 | 第21页 |
2.1.2 Harris 角点检测 | 第21-23页 |
2.2 基于多约束条件的灰度相关匹配 | 第23-25页 |
2.3 变换模型估计 | 第25-30页 |
2.3.1 基于 RANSAC 匹配的变换模型估计 | 第26-29页 |
2.3.2 基于改进的 RANSAC 匹配的变换模型估计 | 第29-30页 |
2.4 多视角变换模型的优化 | 第30-31页 |
2.5 实验结果 | 第31-33页 |
2.6 本章小结 | 第33-34页 |
第3章 基于稀疏表示的目标跟踪 | 第34-47页 |
3.1 稀疏表示 | 第34-38页 |
3.1.1 稀疏表示定义 | 第35页 |
3.1.2 稀疏问题求解 | 第35-36页 |
3.1.3 稀疏表示应用 | 第36-38页 |
3.2 特征提取 | 第38-39页 |
3.2.1 亮度特征 | 第38页 |
3.2.2 颜色直方图 | 第38-39页 |
3.3 基于稀疏表示的目标跟踪 | 第39-44页 |
3.3.1 基于目标模板的线性表示 | 第39-40页 |
3.3.2 基于稀疏表示的目标跟踪求解 | 第40-42页 |
3.3.3 模板更新 | 第42-44页 |
3.4 实验结果 | 第44-46页 |
3.5 本章小结 | 第46-47页 |
第4章 摄像机标定 | 第47-52页 |
4.1 摄像机模型 | 第48页 |
4.2 线性模型摄像机标定 | 第48-50页 |
4.3 实验结果 | 第50-51页 |
4.4 本章小结 | 第51-52页 |
结论 | 第52-53页 |
参考文献 | 第53-58页 |
致谢 | 第58页 |