摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-11页 |
第一章 绪论 | 第11-19页 |
·课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
·体育视频分析与虚拟视频融合 | 第12-14页 |
·特征标志检测与场景识别研究现状与分析 | 第14-17页 |
·视频融合系统 | 第14-15页 |
·特征标志检测与场景识别技术 | 第15-17页 |
·本文的主要工作和组织结构 | 第17-19页 |
第二章 球场主区域提取 | 第19-25页 |
·概述 | 第19页 |
·RGB 与HSV 颜色表示空间 | 第19-21页 |
·RGB 与HSV 颜色空间特性 | 第19-20页 |
·RGB 与HSV 颜色空间的转换关系 | 第20-21页 |
·基于直方图统计的球场主区域自动提取 | 第21-23页 |
·球场主色调直方图统计分析 | 第21-22页 |
·球场最优主区域选择 | 第22-23页 |
·本章小结 | 第23-25页 |
第三章 体育视频中的场地线检测 | 第25-33页 |
·概述 | 第25页 |
·预处理 | 第25-29页 |
·基本数学形态学操作 | 第25-27页 |
·基于击中击不中变换的骨架提取 | 第27-28页 |
·边缘检测 | 第28-29页 |
·最小二乘直线拟合 | 第29-30页 |
·基于HOUGH 变换与最小二乘直线拟合相结合的线条检测 | 第30-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第四章 运动相机下球场特征信息分析 | 第33-43页 |
·概述 | 第33页 |
·基于直线求交的特征点检测 | 第33-36页 |
·基本原理 | 第33-34页 |
·直线检测流程 | 第34-35页 |
·通过直线检测模板提高检测精度 | 第35-36页 |
·基于HOUGH 参数空间曲线拟合的特征点检测 | 第36-40页 |
·基本原理 | 第36-37页 |
·正弦曲线的最小二乘拟合 | 第37-38页 |
·HOUGH 空间极值点选取方法 | 第38-39页 |
·算法设计和实现 | 第39-40页 |
·通过Kalman 预估提高检测效率 | 第40-42页 |
·概述 | 第40-41页 |
·基本原理 | 第41页 |
·基于Kalman 滤波的特征点预估分析 | 第41-42页 |
·本章小结 | 第42-43页 |
第五章 场地模型匹配和矩阵优化 | 第43-50页 |
·概述 | 第43页 |
·透视投影分析 | 第43-46页 |
·基本几何变换 | 第43-44页 |
·透视投影变换 | 第44-46页 |
·常规场地的特征点匹配原则 | 第46-48页 |
·特征点匹配概述 | 第46-47页 |
·基于简单包围法的特征点匹配方法 | 第47-48页 |
·基于双视模型的特征点匹配方法 | 第48页 |
·通过误差反馈提高投影稳定性 | 第48-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
第六章 特征标志检测与场景识别技术在视频融合系统中的应用 | 第50-56页 |
·概述 | 第50-51页 |
·在羽毛球比赛转播中的应用 | 第51-53页 |
·在网球比赛转播中的应用 | 第53-54页 |
·在其他比赛转播中的应用 | 第54-55页 |
·基于传感器的特征点检测方法 | 第55页 |
·小结 | 第55-56页 |
第七章 总结和研究展望 | 第56-58页 |
·本文工作总结 | 第56-57页 |
·研究展望 | 第57-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
附录 | 第63-64页 |
详细摘要 | 第64-67页 |