基于立体视觉的特征跟踪方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·双目视觉跟踪技术的发展现状 | 第9-10页 |
| ·图像跟踪方法综述 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| 第二章 双目立体视觉原理与摄像机标定 | 第12-25页 |
| ·双目立体视觉测量原理 | 第12-15页 |
| ·双目立体视觉 | 第12-13页 |
| ·双目立体视觉模型 | 第13-15页 |
| ·摄像机标定的基本原理 | 第15-19页 |
| ·参考坐标系 | 第15-17页 |
| ·摄像机模型 | 第17-19页 |
| ·摄像机标定方法 | 第19页 |
| ·基于Halcon的双目摄像机标定 | 第19-21页 |
| ·标定板的选取 | 第19-20页 |
| ·摄像机标定原理 | 第20-21页 |
| ·实验与分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 特征提取与立体匹配 | 第25-39页 |
| ·常见的特征提取方法 | 第25-28页 |
| ·Harris角点提取算法 | 第25-26页 |
| ·SIFT特征点提取算法 | 第26-28页 |
| ·立体匹配 | 第28-30页 |
| ·匹配约束规则 | 第28页 |
| ·匹配算法结构 | 第28-30页 |
| ·实验与分析 | 第30-38页 |
| ·实验采用算法 | 第30-31页 |
| ·实验与分析 | 第31-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 图像处理与运动目标检测 | 第39-47页 |
| ·图像的预处理 | 第39-42页 |
| ·图像灰度化 | 第39页 |
| ·图像的平滑去噪 | 第39-41页 |
| ·图像二值化 | 第41-42页 |
| ·运动目标检测方法 | 第42-46页 |
| ·帧差法 | 第42-43页 |
| ·背景差法 | 第43页 |
| ·基于视差图与帧差法的目标检测 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于立体视觉的特征跟踪算法的研究 | 第47-56页 |
| ·特征跟踪方法 | 第47-48页 |
| ·基于目标不变矩的跟踪算法 | 第47-48页 |
| ·基于主动轮廓线模型的跟踪算法 | 第48页 |
| ·基于核直方图的目标跟踪算法 | 第48页 |
| ·Cam Shift特征跟踪算法 | 第48-52页 |
| ·Mean-shift算法基础 | 第48-49页 |
| ·Cam Shift算法基础 | 第49-50页 |
| ·基于Cam Shift的粒子优化的特征跟踪算法 | 第50-52页 |
| ·实验与分析 | 第52-55页 |
| ·基于立体视觉的跟踪的实现 | 第52-53页 |
| ·实验结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
