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多视频多图像实时配准

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
目录第6-8页
1 绪论第8-13页
    1.1 视频配准概念第8页
    1.2 视频配准的研究现状第8-9页
    1.3 论文选题意义第9-11页
    1.4 本文内容和章节安排第11-13页
        1.4.1 本文内容第11-12页
        1.4.2 章节安排第12-13页
2 视频配准的理论基础第13-18页
    2.1 视频配准与图像配准第13页
    2.2 图像配准的数学描述第13页
    2.3 配准算法分类第13-16页
        2.3.1 基于灰度的图像配准算法第13-15页
        2.3.2 基于特征的图像配准算法第15页
        2.3.3 基于变换域的图像配准算法第15-16页
        2.3.4 手动配准和自动配准第16页
    2.4 图像配准算法的组成第16-17页
        2.4.1 特征空间第16页
        2.4.2 搜索空间第16-17页
        2.4.3 搜索策略第17页
        2.4.4 相似性度量第17页
    2.5 本章小结第17-18页
3 多视频多图像视频配准技术概述第18-27页
    3.1 SURF算法第18-22页
        3.1.1 兴趣点检测第19-21页
        3.1.2 特征描述第21页
        3.1.3 特征匹配第21-22页
    3.2 区域提取算法研究第22-23页
    3.3 边缘检测算法研究第23-24页
        3.3.1 基于一阶微分的边缘检测算法第23-24页
        3.3.2 基于二阶微分的边缘检测算法第24页
    3.4 提速的SURF图像配准算法第24-25页
    3.5 基于BBF算法的兴趣点匹配第25页
    3.6 RANSAC算法剔除误配点第25-26页
    3.7 本章小结第26-27页
4 视频配准实验测试第27-33页
    4.1 视频配准方案设计第27-28页
    4.2 可行性分析第28-29页
    4.3 实验测试条件第29页
    4.4 算法执行过程第29-31页
        4.4.1 兴趣区域选取第29页
        4.4.2 边缘周边区域的获取第29页
        4.4.3 SURF算法的兴趣点提取第29页
        4.4.4 BBF算法的匹配和RANSAC剔除误匹配第29-30页
        4.4.5 确定投影矩阵第30页
        4.4.6 投影平面配准第30-31页
    4.5 结果分析第31-32页
    4.6 本章小结第32-33页
5 总结与展望第33-36页
    5.1 全文工作总结第33-34页
    5.2 下一步工作安排第34-36页
参考文献第36-40页
攻读学位期间主要的研究成果第40-42页
致谢第42页

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