基于多摄像头的实时视频拼接技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 摄像机成像原理及畸变校正 | 第15-29页 |
| 2.1 摄像机成像模型 | 第15-19页 |
| 2.1.1 三种坐标系 | 第15-17页 |
| 2.1.2 坐标系之间的关系 | 第17-19页 |
| 2.2 图像变换模型 | 第19-20页 |
| 2.3 投影模型 | 第20-24页 |
| 2.4 图像畸变校正 | 第24-27页 |
| 2.4.1 图像畸变的分类 | 第24页 |
| 2.4.2 摄像机标定 | 第24-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于改进SURF特征的视频图像配准 | 第29-41页 |
| 3.1 SURF特征检测算法 | 第29-35页 |
| 3.1.1 积分图像 | 第30-31页 |
| 3.1.2 尺度空间极值检测 | 第31-33页 |
| 3.1.3 确定特征主方向 | 第33-34页 |
| 3.1.4 生成特征描述子 | 第34-35页 |
| 3.2 基于SURF的特征配准 | 第35-36页 |
| 3.2.1 最近邻次近邻粗匹配 | 第35页 |
| 3.2.2 计算变换矩阵 | 第35-36页 |
| 3.3 基于SURF算法的改进 | 第36-37页 |
| 3.4 对改进的SURF算法进行分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 改进的多分辨率图像融合 | 第41-51页 |
| 4.1 视频图像融合的主要方法 | 第41-43页 |
| 4.1.1 直接拼接融合法 | 第41页 |
| 4.1.2 渐入渐出加权平均法 | 第41-42页 |
| 4.1.3 多分辨率融合法 | 第42-43页 |
| 4.2 曝光校正算法 | 第43页 |
| 4.3 基于最佳缝合线的多分辨率融合法 | 第43-50页 |
| 4.3.1 最佳缝合线算法 | 第43-45页 |
| 4.3.2 多分辨率融合法 | 第45-50页 |
| 4.3.3 改进的多分辨率融合算法 | 第50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 实时视频拼接系统的实现 | 第51-71页 |
| 5.1 CUDA编程模型 | 第51-56页 |
| 5.1.1 CUDA编程模式 | 第51-52页 |
| 5.1.2 线程模型 | 第52-54页 |
| 5.1.3 内存模型 | 第54-55页 |
| 5.1.4 CUDA软件架构 | 第55-56页 |
| 5.2 基于CUDA的实时视频拼接系统的实现 | 第56-60页 |
| 5.2.1 基于CUDA的投影变换 | 第58-59页 |
| 5.2.2 基于CUDA的多分辨率图像融合 | 第59-60页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第60-70页 |
| 5.3.1 实验效果分析 | 第60-67页 |
| 5.3.2 实验效率分析 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
