球形立体视觉特征区域提取及匹配方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究目的与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 匹配技术的发展 | 第11-12页 |
| 1.3 匹配技术的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文研究的主要内容及各章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 球形立体视觉 | 第16-25页 |
| 2.1 球形立体视觉概述 | 第16-18页 |
| 2.2 鱼眼镜头 | 第18-21页 |
| 2.2.1 鱼眼镜头成像原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 鱼眼镜头畸变模型 | 第20-21页 |
| 2.3 鱼眼镜头标定 | 第21-24页 |
| 2.3.1 图像中心标定 | 第21-23页 |
| 2.3.2 鱼眼镜头参数标定 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 特征区域提取 | 第25-35页 |
| 3.1 特征检测 | 第25-26页 |
| 3.2 MSER检测子 | 第26-28页 |
| 3.3 MSCR检测子 | 第28-30页 |
| 3.4 MSCR边缘列表 | 第30-32页 |
| 3.4.1 边缘检测 | 第31-32页 |
| 3.4.2 颜色空间选择 | 第32页 |
| 3.5 MSCR极值区域的判定 | 第32-33页 |
| 3.6 性能指标 | 第33-34页 |
| 3.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 区域特征描述与匹配 | 第35-45页 |
| 4.1 CS-LBP特征描述 | 第35-40页 |
| 4.1.1 纹理概述 | 第35-37页 |
| 4.1.2 基本LBP算子 | 第37-38页 |
| 4.1.3 旋转不变的LBP算子 | 第38-39页 |
| 4.1.4 CS-LBP描述子 | 第39-40页 |
| 4.2 特征区域匹配 | 第40-42页 |
| 4.2.1 K-近邻分类法 | 第40-41页 |
| 4.2.2 特征权重的卡方距离法 | 第41-42页 |
| 4.3 匹配算法流程 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 算法实现与比较 | 第45-54页 |
| 5.1 软件平台 | 第45-46页 |
| 5.2 算法识别率比较 | 第46-52页 |
| 5.2.1 特征检测子识别率比较 | 第46-51页 |
| 5.2.2 特征描述子识别率比较 | 第51-52页 |
| 5.3 算法速度比较 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
