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基于稀疏光流的视频稳像方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 选题的研究背景和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 数字视频稳像的难点第11-14页
        1.3.1 较大深度变化第11-12页
        1.3.2 快速相机运动第12-13页
        1.3.3 较大运动前景第13页
        1.3.4 动模糊第13-14页
    1.4 本论文的主要研究工作及各章节安排第14-15页
2 数字视频稳像的基本原理和算法第15-22页
    2.1 数字视频稳像的基本原理第15-16页
    2.2 2D数字视频稳像第16-18页
        2.2.1 运动矢量估计算法第16-17页
        2.2.2 运动补偿算法第17-18页
    2.3 3D数字视频稳像第18-19页
    2.4 2.5 D数字视频稳像第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
3 基于多分辨率匹配和改进卡尔曼滤波的实时视频稳像方法第22-44页
    3.1 基本原理和算法流程第22-23页
    3.2 稀疏光流第23-27页
        3.2.1 Shi-Tomasi角点检测第23-25页
        3.2.2 Lucas-Kanade光流算法第25-27页
    3.3 自适应RANSAC算法第27-29页
    3.4 卡尔曼滤波改进算法第29-31页
    3.5 多分辨率匹配算法第31-35页
        3.5.1 模糊图像判别第31-33页
        3.5.2 多分辨率角点检测与匹配第33-35页
    3.6 实验仿真与对比分析第35-43页
    3.7 本章小结第43-44页
4 基于局部完备轨迹和网格变换的视频稳像方法第44-62页
    4.1 基本原理和算法流程第44-45页
    4.2 特征点轨迹获取第45-47页
        4.2.1 前向-后向跟踪误差第45-46页
        4.2.2 外点剔除算法第46-47页
    4.3 局部完备轨迹算法第47-51页
        4.3.1 局部完备轨迹矩阵构建第47-48页
        4.3.2 局部非完备轨迹扩充第48-50页
        4.3.3 局部完备轨迹矩阵平滑第50-51页
    4.4 网格变换第51-55页
    4.5 实验仿真与对比分析第55-61页
    4.6 本章小结第61-62页
结论第62-64页
参考文献第64-67页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第67-68页
致谢第68-69页

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