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基于全景拼接的视频防抖算法设计

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究工作的背景与意义第9-10页
    1.2 全景视频防抖方法的国内外研究历史与现状第10-11页
    1.3 本文的主要贡献与创新第11-12页
    1.4 本论文的结构安排第12-14页
第二章 基于特征匹配的全景视频拼接第14-32页
    2.1 相机标定和畸变矫正第14-21页
        2.1.1 相机模型第14-17页
        2.1.2 相机标定第17-19页
        2.1.3 畸变矫正第19-21页
    2.2 全景拼接过程第21-28页
        2.2.1 特征匹配第22-24页
        2.2.2 基于单应矩阵的图像拼接第24-26页
        2.2.3 投影到柱面坐标系第26-28页
    2.3 全景拼接后处理第28-31页
        2.3.1 全景矫直第28-29页
        2.3.2 曝光补偿第29页
        2.3.3 图像融合第29-31页
    2.4 本章小结第31-32页
第三章 2D特征跟踪视频防抖基础第32-42页
    3.1 特征提取第32-40页
        3.1.1 SIFT特征提取第32-38页
            3.1.1.1 尺度空间极值检测第33-34页
            3.1.1.2 特征点精确定位第34-36页
            3.1.1.3 方向匹配第36页
            3.1.1.4 关键点描述子第36-38页
        3.1.2 SURF特征提取第38-39页
        3.1.3 FAST特征提取第39-40页
    3.2 特征点追踪第40-41页
    3.3 防抖处理第41页
    3.4 本章小结第41-42页
第四章 跟踪视频中特征点和线段第42-55页
    4.1 网格划分的特征点检测和跟踪第42-43页
    4.2 线跟踪方法第43-54页
        4.2.1 线段检测第44-49页
        4.2.2 线段跟踪第49-54页
    4.3 本章小结第54-55页
第五章 基于点追踪和线追踪的视频防抖第55-64页
    5.1 运动轨迹平滑第55-56页
    5.2 空间约束和时序约束第56-59页
        5.2.1 空间约束第56-58页
        5.2.2 时序约束第58-59页
    5.3 基于网格划分的视频防抖第59-61页
    5.4 实验结果分析第61-63页
        5.4.1 算法适用视频类型第61-62页
        5.4.2 算法鲁棒性和效果分析第62-63页
    5.5 本章小结第63-64页
第六章 全文总结与展望第64-66页
    6.1 全文总结第64-65页
    6.2 后续工作展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士学位期间取得的成果第70页

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