多摄像头全景图像拼接的实时视频处理技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要工作及创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 多摄像头全景图像理论基础知识 | 第13-17页 |
| 2.1 摄像头分类 | 第13页 |
| 2.2 数字图像处理 | 第13-15页 |
| 2.3 常见软件工具介绍 | 第15-16页 |
| 2.3.1 OpenCV | 第15页 |
| 2.3.2 MATLAB | 第15-16页 |
| 2.3.3 Qt | 第16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 多摄像头全景图像实时拼接系统结构 | 第17-25页 |
| 3.1 多摄像头全景图像拼接结构介绍 | 第18-24页 |
| 3.1.1 工控机 | 第18-21页 |
| 3.1.2 多路IPC视频拼接处理器 | 第21-24页 |
| 3.2 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 多摄像头视频图像的采集和预处理 | 第25-31页 |
| 4.1 多摄像头视频流图像的采集 | 第25页 |
| 4.2 图像畸变校正 | 第25-26页 |
| 4.3 摄像机的标定 | 第26-29页 |
| 4.3.1 摄像机标定的基本理论 | 第26-28页 |
| 4.3.2 摄像机标定的方法 | 第28-29页 |
| 4.4 图像投影变换 | 第29-30页 |
| 4.4.1 立方体投影 | 第29页 |
| 4.4.2 柱面投影 | 第29-30页 |
| 4.4.3 球面投影 | 第30页 |
| 4.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 多摄像头视频图像的拼接方法 | 第31-38页 |
| 5.1 主要视频图像配准方法 | 第31-32页 |
| 5.1.1 角点检测法 | 第31页 |
| 5.1.2 SIFT特征检测法 | 第31-32页 |
| 5.1.3 SURF特征检测法 | 第32页 |
| 5.2 视频图像融合的主要方法 | 第32-37页 |
| 5.2.1 直接拼接融合法 | 第32-33页 |
| 5.2.2 渐入渐出加权平均融合法 | 第33-34页 |
| 5.2.3 多分辨率融合法 | 第34-37页 |
| 5.2.4 非线性加权融合法 | 第37页 |
| 5.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 视频图像配准 | 第38-54页 |
| 6.1 特征检测与表达 | 第38-40页 |
| 6.2 SIFT特征检测 | 第40-47页 |
| 6.2.1 尺度空间极值检测 | 第40-42页 |
| 6.2.2 精确特征点位置及尺度 | 第42-44页 |
| 6.2.3 SIFT特征描述 | 第44-47页 |
| 6.3 特征匹配算法 | 第47-51页 |
| 6.3.1 K-D树的构建 | 第48-49页 |
| 6.3.2 最邻近查询算法 | 第49页 |
| 6.3.3 BBF算法 | 第49页 |
| 6.3.4 特征点过滤 | 第49-51页 |
| 6.4 图像配准实现及结果 | 第51-53页 |
| 6.4.1 SIFT特征检测结果 | 第51-52页 |
| 6.4.2 特征匹配结果 | 第52-53页 |
| 6.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第7章 视频图像融合 | 第54-65页 |
| 7.1 图像的颜色校正 | 第54-61页 |
| 7.2 非线性加权融合 | 第61-62页 |
| 7.3 非线性加权融合实现及结果和速度分析 | 第62-64页 |
| 7.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第8章 多摄像头全景图像实时拼接系统实现 | 第65-71页 |
| 8.1 系统方案及实验结果分析 | 第65-68页 |
| 8.2 本章小结 | 第68-71页 |
| 第9章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 9.1 总结 | 第71页 |
| 9.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第79页 |
