| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 本课题研究的背景 | 第10页 |
| 1.2 泊车辅助系统的发展与现状 | 第10-14页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 全景视觉泊车辅助系统概述 | 第15-20页 |
| 2.1 前言 | 第15页 |
| 2.2 摄像机标定方法 | 第15-16页 |
| 2.3 俯视图变换方法 | 第16-17页 |
| 2.4 常用的拼接方法 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 图像预处理 | 第20-33页 |
| 3.1 广角摄像机的标定 | 第20-27页 |
| 3.1.1 摄像机几何模型 | 第20-21页 |
| 3.1.2 坐标系介绍 | 第21-23页 |
| 3.1.3 透镜的畸变模型 | 第23-24页 |
| 3.1.4 张正友平面标定方法 | 第24-26页 |
| 3.1.5 实验结果与分析 | 第26-27页 |
| 3.2 插值 | 第27-31页 |
| 3.2.1 最近邻域插值 | 第28页 |
| 3.2.2 双线性插值 | 第28-29页 |
| 3.2.3 双三次插值 | 第29-31页 |
| 3.3 俯视图变换 | 第31-32页 |
| 3.3.1 直接线性变换（DLT—Direct Linear Transformation） | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于 SIFT 特征的图像拼接 | 第33-55页 |
| 4.1 SIFT 简介 | 第33-34页 |
| 4.2 SIFT 特征点的提取 | 第34-42页 |
| 4.2.1 尺度空间极值检测 | 第34-37页 |
| 4.2.2 关键点定位 | 第37-39页 |
| 4.2.3 方向赋值 | 第39-40页 |
| 4.2.4 建立特征描述符 | 第40-42页 |
| 4.2.5 实验结果与分析 | 第42页 |
| 4.3 SIFT 特征点匹配 | 第42-48页 |
| 4.3.1 k-d 树 | 第43-45页 |
| 4.3.2 RANSAC 算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.4 图像的融合 | 第48-54页 |
| 4.4.1 平均值法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 加权平均法 | 第49-50页 |
| 4.4.3 改进的加权平均法 | 第50-53页 |
| 4.4.4 中值滤波法 | 第53页 |
| 4.4.5 多分辨率法 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 算法实现与实验结果 | 第55-70页 |
| 5.1 软硬件件环境 | 第55页 |
| 5.2 系统整体流程 | 第55-56页 |
| 5.3 具体流程的实现及实验结果 | 第56-69页 |
| 5.3.1 摄像头的标定及畸变矫正 | 第56-58页 |
| 5.3.2 俯视图变换 | 第58-59页 |
| 5.3.3 图像拼接 | 第59-63页 |
| 5.3.4 拼接缝隙的消除 | 第63-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 工作总结 | 第70页 |
| 下一步工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |