| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题的来源和背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.1 犯罪现场勘查技术的现状 | 第10页 |
| 1.2.2 IBR 技术的历史和发展 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的研究目的、研究内容、研究意义和组织结构 | 第11-15页 |
| 1.3.1 论文的研究目的 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文的研究内容 | 第12页 |
| 1.3.3 论文的研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 犯罪案件现场全景图像生成过程建模 | 第15-19页 |
| 2.1 现场全景图像生成的总体模型 | 第15-16页 |
| 2.2 图像数据的拍摄与获取 | 第16-17页 |
| 2.3 现场图像预处理过程 | 第17页 |
| 2.4 全景图像的匹配算法 | 第17-18页 |
| 2.5 图像的平滑过渡 | 第18-19页 |
| 第三章 图像的采集 | 第19-27页 |
| 3.1 相机的标定 | 第19-24页 |
| 3.1.1 相机模型 | 第19-21页 |
| 3.1.2 基于共面点的自标定方法 | 第21-23页 |
| 3.1.3 实验结果 | 第23-24页 |
| 3.2 现场图像的获取 | 第24-27页 |
| 3.2.1 图像获取所需的设备 | 第24-25页 |
| 3.2.2 现场图像采集技术 | 第25-27页 |
| 第四章 现场图像的预处理 | 第27-35页 |
| 4.1 图像预处理传统方法介绍 | 第27-29页 |
| 4.1.1 空域滤波技术 | 第27-28页 |
| 4.1.2 频域预处理方法 | 第28-29页 |
| 4.2 现场图像预处理方法 | 第29-35页 |
| 4.2.1 直方图处理 | 第29-33页 |
| 4.2.2 中值滤波 | 第33-35页 |
| 第五章 现场图像匹配与平滑算法研究 | 第35-46页 |
| 5.1 现场图像匹配算法研究 | 第35-43页 |
| 5.1.1 传统匹配算法存在的问题 | 第35页 |
| 5.1.2 基于特征点的匹配算法 | 第35-36页 |
| 5.1.3 本文采取的配准算法概述 | 第36页 |
| 5.1.4 匹配算法的具体步骤 | 第36-41页 |
| 5.1.5 实验与结论 | 第41-43页 |
| 5.2 现场图像平滑和结果 | 第43-46页 |
| 5.2.1 现场图像平滑 | 第43-44页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第44-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-47页 |
| 6.1 本文总结 | 第46页 |
| 6.2 研究展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |