基于视频的小车姿态跟踪与运动模拟
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·解决方案与算法概述 | 第10-12页 |
| ·本文用到的关键技术 | 第12-17页 |
| ·摄像机定标 | 第13-14页 |
| ·特征点的提取与跟踪 | 第14-15页 |
| ·运动物体的跟踪 | 第15-16页 |
| ·虚实融合的光照问题 | 第16-17页 |
| ·绘制与合成 | 第17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 摄像机的内参估计 | 第18-26页 |
| ·特征点跟踪与匹配 | 第18-21页 |
| ·特征点的跟踪 | 第19-20页 |
| ·最小化图像偏移量 | 第20-21页 |
| ·特征点的选取 | 第21页 |
| ·摄像机内部参数求解 | 第21-24页 |
| ·摄像机成像的几何模型 | 第21-23页 |
| ·单应性矩阵(Homography) | 第23-24页 |
| ·利用单应性矩阵求解内部参数 | 第24页 |
| ·实验结果和分析 | 第24-26页 |
| 第三章 小汽车的跟踪 | 第26-38页 |
| ·汽车区域的跟踪 | 第26-31页 |
| ·检测运动区域 | 第26-27页 |
| ·基于卡尔曼滤波的运动模型 | 第27-29页 |
| ·颜色模型 | 第29页 |
| ·联合概率模型 | 第29-31页 |
| ·恢复汽车的结构和运动信息 | 第31-34页 |
| ·在关键帧上恢复汽车的三维结构 | 第31-33页 |
| ·将三维结构信息扩展到整个视频序列 | 第33-34页 |
| ·对汽车的结构和运动作集束调整 | 第34-35页 |
| ·实验结论和分析 | 第35-38页 |
| 第四章 虚实融合技术 | 第38-47页 |
| ·场景路面建模 | 第38页 |
| ·运动轨迹的计算 | 第38-40页 |
| ·汽车与摄像机的关系 | 第38-39页 |
| ·背景与摄像机的关系 | 第39-40页 |
| ·求解汽车相对于地面的轨迹 | 第40页 |
| ·车轮转动模型 | 第40-41页 |
| ·光照一致性 | 第41-42页 |
| ·绘制与合成 | 第42-43页 |
| ·实验结论与分析 | 第43-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-48页 |
| ·论文的主要成果 | 第47页 |
| ·进一步的研究工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
