基于图像识别的大屏幕人机交互系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的内容和组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 数字图像处理 | 第13-27页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·数字图像的基本概念 | 第13-14页 |
| ·位图文件 | 第14-18页 |
| ·设备相关位图(DDB位图) | 第15-16页 |
| ·DIB位图(设备无关位图) | 第16-18页 |
| ·图像平滑处理技术 | 第18-21页 |
| ·均值滤波 | 第19-20页 |
| ·中值滤波和其改进算法 | 第20-21页 |
| ·边缘检测 | 第21-25页 |
| ·Sobel边缘检测算子 | 第22-23页 |
| ·Roberts边缘检测算子 | 第23页 |
| ·Laplacian边缘检测算子 | 第23-24页 |
| ·边缘检测算子处理效果图 | 第24-25页 |
| ·本系统中投影幕边缘检测和识别 | 第25-27页 |
| 第三章 视频采集和运动目标的检测 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·视频采集 | 第27-31页 |
| ·VFW技术 | 第27-28页 |
| ·DirectShow技术 | 第28-31页 |
| ·视频序列图像中运动目标的识别和跟踪 | 第31-35页 |
| ·背景差分法 | 第31-33页 |
| ·帧间差分法 | 第33-34页 |
| ·光流场法 | 第34页 |
| ·基于特征的方法 | 第34-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 激光笔定位算法 | 第36-51页 |
| ·激光点识别 | 第36-37页 |
| ·激光点坐标转换 | 第37-44页 |
| ·线性坐标转换算法 | 第37-40页 |
| ·分区对角线坐标转换算法 | 第40-44页 |
| ·图像畸变校正 | 第44-48页 |
| ·空间位置校正 | 第45-46页 |
| ·灰度插值校正 | 第46-48页 |
| ·本文采用的图像畸变校正方法 | 第48页 |
| ·Windows消息机制和钩子函数 | 第48-50页 |
| ·Windows消息处理机制 | 第49-50页 |
| ·钩子函数 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于图像识别的大屏幕人机交互系统的实现 | 第51-56页 |
| ·系统构成 | 第51-52页 |
| ·系统功能 | 第52页 |
| ·系统工作过程 | 第52-54页 |
| ·激光笔动作定义 | 第54-55页 |
| ·系统应用 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-59页 |
| 附录A 表索引 | 第58页 |
| 附录B 图索引 | 第58-59页 |
| Appendix | 第59-60页 |
| Appendix A table index | 第59页 |
| Appendix B Figure index | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间参与的项目和获奖情况 | 第66-67页 |
