基于GPU的多摄像机全景视场拼接
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文研究内容及组织 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 摄像机标定与畸变校正 | 第13-23页 |
| ·摄像机标定方法分析 | 第13-14页 |
| ·传统标定法 | 第13-14页 |
| ·摄像机自标定法 | 第14页 |
| ·基于主动视觉标定法 | 第14页 |
| ·摄像机几何标定的参考坐标系 | 第14-16页 |
| ·图像数字化与图像坐标系 | 第14-15页 |
| ·摄像机坐标系与世界坐标系 | 第15-16页 |
| ·摄像机模型 | 第16-21页 |
| ·线性模型 | 第16-17页 |
| ·非线性模型 | 第17-19页 |
| ·求解摄像机的内外参数 | 第19-21页 |
| ·多摄像机的标定方法 | 第21页 |
| ·消除图像畸变 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像拼接及配准方法的改进 | 第23-37页 |
| ·全景图像的应用 | 第23-24页 |
| ·拼接图像的投影模型 | 第24-28页 |
| ·平面模型 | 第24-25页 |
| ·柱面模型 | 第25-27页 |
| ·球面模型 | 第27-28页 |
| ·图像配准技术 | 第28-34页 |
| ·基于相位相关的配准 | 第29页 |
| ·基于特征点检测的配准 | 第29-32页 |
| ·基于区域模板的配准 | 第32-34页 |
| ·改进的区域模板配准算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 图像融合与方法改进 | 第37-40页 |
| ·图像融合方法分类 | 第37-38页 |
| ·均值叠加法 | 第37页 |
| ·加权平均法 | 第37-38页 |
| ·多段融合法 | 第38页 |
| ·基于色彩的亮度调和法 | 第38页 |
| ·改进的加权平均法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 CUDA框架下的GPU高性能计算 | 第40-50页 |
| ·CUDA与高性能计算 | 第40页 |
| ·CUDA框架下GPU特性分析 | 第40-42页 |
| ·编程模型与硬件模型 | 第42-45页 |
| ·CUDA的编程模型 | 第42-44页 |
| ·CUDA的硬件模型 | 第44-45页 |
| ·GPU在图像拼接与融合中的应用 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-50页 |
| 总结与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-55页 |
