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基于特征提取与匹配的车载电子稳像方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第14-30页
    1.1 课题研究背景及意义第14-15页
    1.2 电子稳像技术的分类第15-18页
        1.2.1 面向原理的分类第15-16页
        1.2.2 面向应用的分类第16-18页
    1.3 电子稳像技术的发展现状第18-27页
        1.3.1 国外电子稳像技术发展现状第18-22页
        1.3.2 国内电子稳像技术发展现状第22-26页
        1.3.3 电子稳像的关键技术和遇到的难题第26-27页
    1.4 本文主要研究内容及章节安排第27-30页
第2章 车载电子稳像系统第30-50页
    2.1 电子稳像方法的基本原理第30-41页
        2.1.1 电子稳像方法基本原理第30-31页
        2.1.2 典型的电子稳像方法第31-38页
        2.1.3 参考帧选择策略和运动补偿方法第38-41页
    2.2 摄像系统与图像生成第41-44页
    2.3 图像的单应矩阵表示第44-45页
    2.4 稳像效果的评价标准第45-48页
        2.4.1 主观评价标准第45页
        2.4.2 客观评价标准第45-48页
    2.5 本章小结第48-50页
第3章 基于特征角点的提取与匹配方法第50-74页
    3.1 引言第50页
    3.2 基于特征角点的提取方法概述第50-52页
    3.3 非线性扩散滤波尺度空间金字塔第52-53页
    3.4 基于亮度信息的特征角点提取与匹配方法第53-62页
        3.4.1 FAST特征分割方法原理概述第53-55页
        3.4.2 二值特征描绘器第55-58页
        3.4.3 改进二值特征提取与描绘方法第58-62页
    3.5 实验与分析第62-71页
        3.5.1 基于特征角点的提取方法的时耗第63-64页
        3.5.2 基于特征角点的提取方法的重复度第64-67页
        3.5.3 移动目标和相似特征的位置复验实验第67-68页
        3.5.4 帧间转换精度第68-71页
    3.6 本章小结第71-74页
第4章 基于目标运动轨迹的稳像方法第74-90页
    4.1 引言第74页
    4.2 基于目标运动轨迹的稳像方法原理第74-75页
    4.3 特征的运动点轨迹第75-82页
        4.3.1 基于点轨迹的稳像方法第76-78页
        4.3.2 改进的特征点轨迹的稳像方法第78-82页
    4.4 实验与分析第82-88页
        4.4.1 搜索模板的准确性实验第82-83页
        4.4.2 滤波效果对比实验第83-87页
        4.4.3 执行时间对比实验第87-88页
    4.5 本章小结第88-90页
第5章 IOS和安卓平台嵌入式系统稳像器设计第90-104页
    5.1 引言第90-91页
    5.2 安卓平台下的稳像器设计第91-93页
        5.2.1 安卓平台的开发环境第91-92页
        5.2.2 稳像算法的安卓平台移植第92-93页
    5.3 IOS平台下的稳像器设计第93-97页
        5.3.1 IOS平台的开发环境第93-96页
        5.3.2 稳像算法的IOS平台移植第96-97页
    5.4 基于特征提取与匹配的稳像算法第97-99页
        5.4.1 Phony SIFT特征描绘器第97页
        5.4.2 增强显著性的二值特征描绘器第97-98页
        5.4.3 特征位置复验第98-99页
    5.5 实验与分析第99-102页
        5.5.1 算法执行时间对比实验第100页
        5.5.2 算法的有效性对比实验第100-102页
    5.6 本章小结第102-104页
第6章 总结与展望第104-108页
    6.1 主要工作内容第104-105页
    6.2 论文主要创新点第105-106页
    6.3 研究展望第106-108页
参考文献第108-122页
在学期间学术成果情况第122-124页
指导教师及作者简介第124-126页
致谢第126-127页

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