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基于图像拼接的地铁安全监控技术研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-18页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 图像、视频拼接技术综述第14-15页
        1.2.2 拼接技术在轨道交通安全领域的应用第15-16页
    1.3 系统的关键技术及创新点第16-17页
    1.4 论文结构安排第17-18页
2 基于图像拼接的地铁安全监控系统设计第18-30页
    2.1 系统总体设计第18-19页
    2.2 图像采集模块第19-24页
        2.2.1 摄像头机身的比选第19-21页
        2.2.2 镜头参数的设定第21-24页
    2.3 数据传输模块第24-26页
        2.3.1 数据传输介质的比选第24-25页
        2.3.2 数据传输网络的设计第25-26页
    2.4 数据处理模块第26页
    2.5 地铁列车全景视频拼接算法架构第26-28页
        2.5.1 图像特征检测第27页
        2.5.2 图像特征匹配第27页
        2.5.3 图像融合与视频拼接第27-28页
    2.6 本章小结第28-30页
3 图像特征检测方法的研究第30-50页
    3.1 几种特征检测方法第30-39页
        3.1.1 Moravec算法第30-31页
        3.1.2 SUSAN算法第31-32页
        3.1.3 Harris算法第32页
        3.1.4 Forstner算法第32-33页
        3.1.5 SIFT算法第33-35页
        3.1.6 特征检测算法性能对比试验第35-39页
    3.2 基于PCA-SURF的图像特征检测方法第39-45页
        3.2.1 主成分分析法(PCA)第39-40页
        3.2.2 PCA-SURF特征点提取第40-45页
    3.3 图像特征检测方法的性能验证第45-48页
        3.3.1 旋转不变性测试第46-47页
        3.3.2 噪声等干扰下的鲁棒性测试第47页
        3.3.3 仿射变换鲁棒性测试第47-48页
    3.4 本章小结第48-50页
4 图像特征匹配方案的研究第50-64页
    4.1 图像配准技术第50-54页
        4.1.1 图像配准的数学含义第50-52页
        4.1.2 图像配准基本框架第52-53页
        4.1.3 图像匹配方案的制定第53-54页
    4.2 特征粗匹配第54-59页
        4.2.1 Laplace响应符号第54-55页
        4.2.2 改进BBF算法第55-57页
        4.2.3 改进最近邻、次近邻比值匹配第57-59页
    4.3 特征提纯第59-60页
    4.4 图像特征匹配方案的性能验证第60-63页
    4.5 本章小结第63-64页
5 图像融合与视频拼接方案的研究第64-74页
    5.1 图像差值技术第64-65页
    5.2 图像融合方法第65-67页
        5.2.1 平均值法第65-66页
        5.2.2 加权平均法第66-67页
    5.3 图像融合方案的制定与性能验证第67-70页
    5.4 视频拼接方案的制定第70-73页
        5.4.1 “流水式”视频拼接方法第71页
        5.4.2 关键帧视频拼接方法第71-72页
        5.4.3 快速索引表视频拼接方法第72页
        5.4.4 视频拼接方案的性能验证第72-73页
    5.5 本章小结第73-74页
6 地铁实时视频拼接的实现第74-80页
    6.1 模拟测试平台的搭建第74-75页
    6.2 测试软件设计第75页
    6.3 实验结果与分析第75-77页
        6.3.1 视频拼接效果测试第75-76页
        6.3.2 实时性测试第76-77页
    6.4 本章小结第77-80页
7 总结与展望第80-84页
    7.1 论文工作总结第80-81页
    7.2 未来工作展望第81-84页
参考文献第84-90页
作者简历第90-92页
学位论文数据集第92页

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