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基于多视全景视频技术的研究

致谢第1-7页
摘要第7-8页
Abstract第8-10页
目次第10-13页
图清单第13-15页
表清单第15-16页
1 绪论第16-21页
   ·课题背景及意义第16-17页
   ·国内外研究现状第17-19页
   ·本文的主要研究内容和研究思路第19-20页
     ·主要内容第19-20页
     ·研究思路第20页
   ·本文组织结构第20-21页
2 视频图像拼接的关键技术及开发平台的简介第21-37页
   ·坐标系统第21-23页
     ·三种坐标系的定义第21-22页
     ·三种坐标的关系第22-23页
   ·图像变换第23-25页
     ·一般图像变换第23-24页
     ·重投影模型第24-25页
   ·图像配准第25-30页
     ·图像配准方法第25-29页
     ·图像插值技术第29-30页
   ·图像融合第30-33页
     ·加权平均法第30页
     ·欧式距离法第30-31页
     ·基于塔形分解的图像融合方法第31-32页
     ·中值滤波法第32页
     ·多分辨率融合方法第32-33页
   ·图像融合性能的评价方法第33-36页
     ·图像融合性能的主观评价方法第33页
     ·图像融合性能的客观评价方法第33-36页
   ·实验开发平台和开发工具的介绍第36页
   ·本章小结第36-37页
3 视频图像拼接算法的实现与改进第37-66页
   ·视频与图像第37页
   ·SIFT算法原理第37-44页
     ·尺度空间生成及极值点查找第38-39页
     ·关键点精确定位第39-41页
     ·确定特征点得主方向第41页
     ·构造关键点描述符第41-42页
     ·实验结果与分析第42-44页
   ·SIFT算法的优化第44-51页
     ·算法的优化思想第44-45页
     ·视频图像重叠区域的限定第45-47页
     ·尺度空间建立的改进第47-48页
     ·阈值的选择第48-51页
     ·实验结果与分析第51页
   ·特征匹配第51-56页
     ·特征点粗匹配第52页
     ·特征点精匹配第52-54页
     ·实验结果与分析第54-56页
   ·投影矩阵的确定第56-57页
   ·图像融合第57-61页
     ·渐入渐出图像融合第58页
     ·改进后的渐入渐出算法第58-59页
     ·实验结果与分析第59-61页
   ·各种方法实验结果与对比第61-65页
     ·SIFT特征提取的拼接结果第61-62页
     ·SURF特征提取的拼接结果第62-65页
   ·本章小结第65-66页
4 多视全景视频系统的实现第66-80页
   ·全景视频的基本框架第66-67页
     ·硬件框架第66页
     ·软件框架第66-67页
   ·多路视频流的同步性问题第67-70页
     ·多路视频时间不同步问题产生的原因第68页
     ·多路视频流同步方案第68-69页
     ·实验结果与分析第69-70页
   ·基于SIFT算子的视频拼接第70-79页
     ·算法的基本思想第70-71页
     ·DirectShow平台搭建第71-72页
     ·多线程的同步性实现第72页
     ·视频图像的读取第72-74页
     ·特征点的匹配第74-75页
     ·视频图像的融合第75页
     ·实验结果与分析第75-79页
   ·本章小结第79-80页
5 多视全景视频系统性能的测试与分析第80-87页
   ·视频获取第80-81页
   ·视频拼接质量的评价第81页
   ·实验结果与分析第81-86页
   ·本章小结第86-87页
6 总结与展望第87-89页
   ·工作总结第87-88页
   ·工作展望第88-89页
参考文献第89-93页
作者简历第93页

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