| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 多摄像机视频监控相关技术 | 第13-16页 |
| 1.2.1 多摄像机校正 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多摄像机拓扑结构计算 | 第14页 |
| 1.2.3 多摄像机目标跟踪 | 第14-15页 |
| 1.2.4 多摄像机目标辨识 | 第15页 |
| 1.2.5 多摄像机目标分析 | 第15-16页 |
| 1.3 多摄像机视频监控中若干关键技术研究现状 | 第16-22页 |
| 1.3.1 特征点匹配 | 第17-19页 |
| 1.3.2 多摄像机颜色校正 | 第19-20页 |
| 1.3.3 彩色纹理特征描述 | 第20-21页 |
| 1.3.4 Mean Shift聚类 | 第21-22页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第22-23页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第23-26页 |
| 第2章 鲁棒性特征点匹配算法研究 | 第26-49页 |
| 2.1 相关工作 | 第27-30页 |
| 2.1.1 有向中值近邻图和空间序约束描述子 | 第27-28页 |
| 2.1.2 基于k近邻密度估计和空间序约束的特征点匹配算法 | 第28-30页 |
| 2.2 基于空间序约束双向投票的特征点匹配算法 | 第30-35页 |
| 2.2.1 算法原理 | 第30-32页 |
| 2.2.2 算法实现 | 第32-35页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第35-47页 |
| 2.3.1 图像数据库 | 第35-43页 |
| 2.3.2 图像拼接 | 第43-45页 |
| 2.3.3 参数分析 | 第45-46页 |
| 2.3.4 运行时间分析 | 第46-47页 |
| 2.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 自动局部多摄像机颜色校正算法研究 | 第49-67页 |
| 3.1 局部多摄像机颜色校正算法原理 | 第50-53页 |
| 3.1.1 相邻摄像机间颜色校正 | 第50-52页 |
| 3.1.2 非相邻摄像机间颜色校正 | 第52-53页 |
| 3.2 基于特征形状不变性的局部多摄像机颜色校正 | 第53-56页 |
| 3.2.1 相邻摄像机颜色校正 | 第53-54页 |
| 3.2.2 基准摄像机选取 | 第54-55页 |
| 3.2.3 局部多摄像机颜色校正 | 第55-56页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第56-65页 |
| 3.3.1 相邻摄像机颜色校正 | 第57-58页 |
| 3.3.2 局部多摄像机颜色校正 | 第58-63页 |
| 3.3.3 基准视场选择 | 第63-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 稳定彩色纹理特征描述算法研究 | 第67-83页 |
| 4.1 相关工作 | 第68-71页 |
| 4.1.1 灰度图像LBP特征描述 | 第68-69页 |
| 4.1.2 基于矢量序的CLBP编码 | 第69-71页 |
| 4.2 基于局部颜色恒常的CLBP特征描述方法 | 第71-76页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第72-73页 |
| 4.2.2 算法实现 | 第73-76页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第76-81页 |
| 4.3.1 纹理特征库 | 第77-79页 |
| 4.3.2 目标辨识 | 第79-80页 |
| 4.3.3 特征点匹配 | 第80-81页 |
| 4.4 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 Mean Shift聚类算法研究 | 第83-109页 |
| 5.1 相关工作 | 第84-88页 |
| 5.1.1 Mean Shift算法 | 第84-86页 |
| 5.1.2 近邻约束下的自适应Mean Shift算法 | 第86-88页 |
| 5.2 双均值融合漂移算法 | 第88-95页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第89-92页 |
| 5.2.2 算法实现 | 第92-95页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第95-107页 |
| 5.3.1 人造数据集 | 第96-99页 |
| 5.3.2 图像平滑 | 第99-103页 |
| 5.3.3 谱分类 | 第103-107页 |
| 5.4 本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 多摄像机全景视频监控实验验证系统设计 | 第109-121页 |
| 6.1 多摄像机全景视频监控实验验证系统流程 | 第109-110页 |
| 6.2 多摄像机全景视频监控实验验证系统硬件架构 | 第110-112页 |
| 6.3 多摄像机全景视频监控实验验证系统整体功能设计 | 第112-119页 |
| 6.3.1 多摄像机全景拼接与融合 | 第113-115页 |
| 6.3.2 多摄像机全景运动目标检测与跟踪 | 第115-117页 |
| 6.3.3 多摄像机全景视频目标分析 | 第117-118页 |
| 6.3.4 多摄像机全景视频显示 | 第118-119页 |
| 6.4 本章小结 | 第119-121页 |
| 第7章 总结与展望 | 第121-125页 |
| 7.1 论文总结 | 第121-123页 |
| 7.2 研究展望 | 第123-125页 |
| 参考 文献 | 第125-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第136页 |
