基于多摄像头的全景图像拼接系统
| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作及创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容以及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 数字图像处理相关知识 | 第16-21页 |
| 2.1 成像基础和畸变产生的原因 | 第16-17页 |
| 2.2 空间坐标系 | 第17-18页 |
| 2.2.1 世界坐标系 | 第17页 |
| 2.2.2 摄像机坐标系 | 第17页 |
| 2.2.3 图像坐标系 | 第17-18页 |
| 2.3 摄像机成像基础 | 第18-19页 |
| 2.4 畸变调整基本方法 | 第19-20页 |
| 2.4.1 几何校正 | 第19页 |
| 2.4.2 校正过程 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 背景建模与图像拼接 | 第21-52页 |
| 3.1 背景建模 | 第21页 |
| 3.2 背景建模方法 | 第21-31页 |
| 3.2.1 帧间差分背景建模 | 第22-23页 |
| 3.2.2 单高斯背景模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 混合高斯背景模型 | 第24-27页 |
| 3.2.4 Codebook编码本背景建模 | 第27-29页 |
| 3.2.5 统计背景模型 | 第29-31页 |
| 3.3 图像拼接 | 第31-32页 |
| 3.4 图像特征点提取 | 第32-42页 |
| 3.4.1 SIFT算法原理 | 第32页 |
| 3.4.2 构造多尺度高斯金字塔 | 第32-34页 |
| 3.4.3 高斯金字塔的构建 | 第34-36页 |
| 3.4.4 高斯差分金字塔 | 第36-37页 |
| 3.4.5 提取极值点 | 第37页 |
| 3.4.6 关键点精确定位 | 第37-39页 |
| 3.4.7 SIFT特征点描述 | 第39-40页 |
| 3.4.8 特征点描述子生成 | 第40-42页 |
| 3.5 特征图像特征点匹配 | 第42-45页 |
| 3.5.1 K-D树特征点构建 | 第42-43页 |
| 3.5.2 K-D树检索 | 第43-45页 |
| 3.6 特征点提纯和RANSAC算法 | 第45-48页 |
| 3.6.1 图像配准 | 第45页 |
| 3.6.2 单应性矩阵 | 第45-46页 |
| 3.6.3 RANSAC算法求解变换矩阵 | 第46-48页 |
| 3.7 Bundle Adjustment算法 | 第48-50页 |
| 3.7.1 捆绑调整 | 第48页 |
| 3.7.2 L-M算法 | 第48-49页 |
| 3.7.3 捆绑调整算法应用 | 第49-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 图像融合 | 第52-56页 |
| 4.1 图像融合技术 | 第52-53页 |
| 4.1.1 平均值融合方法 | 第52-53页 |
| 4.1.2 加权融合方法 | 第53页 |
| 4.1.3 渐入渐出融合方法 | 第53页 |
| 4.2 图像融合效果 | 第53-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 视频拼接系统 | 第56-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66页 |
