| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第11-13页 |
| 第2章 电子稳像原理及其关键技术 | 第13-22页 |
| 2.1 电子稳像原理 | 第13-20页 |
| 2.1.1 运动估计方法 | 第14-19页 |
| 2.1.2 运动滤波和补偿方法 | 第19-20页 |
| 2.2 基于多传感器的运动估计方法 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于神经网络的相机姿态估计技术 | 第22-46页 |
| 3.1 神经网络标定IMU-Camera模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 IMU-Camera组合系统 | 第22-23页 |
| 3.1.2 算法提出 | 第23-24页 |
| 3.1.3 框架结构 | 第24-25页 |
| 3.2 四元数的基本原理及性质 | 第25-27页 |
| 3.3 基于图像特征的运动估计 | 第27-34页 |
| 3.3.1 特征点匹配 | 第27-31页 |
| 3.3.2 SFM运动估计 | 第31-34页 |
| 3.4 基于神经网络的IMU-Camera标定技术 | 第34-42页 |
| 3.4.1 基于BP神经网络 | 第35-39页 |
| 3.4.2 基于递归神经网络 | 第39-40页 |
| 3.4.3 实验结果对比分析 | 第40-42页 |
| 3.5 基于神经网络的复合运动估计 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小节 | 第44-46页 |
| 第4章 IMU-Camera在电子稳像中的应用 | 第46-52页 |
| 4.1 运动平滑 | 第46-47页 |
| 4.2 基于球面的运动补偿 | 第47-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |