首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于视频序列的图像拼接技术研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景及意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.3 图像拼接的技术难点第10页
    1.4 本文的主要工作和结构安排第10-12页
        1.4.1 本文主要研究内容第10-11页
        1.4.2 本文结构安排第11-12页
第2章 视频序列拼接的基本理论第12-23页
    2.1 图像拼接的基本概念第12页
    2.2 成像的几何基础第12-15页
        2.2.1 常用的坐标系第13-14页
        2.2.2 坐标系之间的转换第14-15页
    2.3 图像变换第15-18页
    2.4 视频序列拼接的主要流程第18-22页
        2.4.1 视频采集第18-19页
        2.4.2 关键帧提取第19页
        2.4.3 图像预处理第19页
        2.4.4 图像配准第19-21页
        2.4.5 图像融合第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 结合多维定标和局部纹理特征的改进SIFT匹配算法第23-35页
    3.1 引言第23页
    3.2 SIFT算法原理第23-24页
    3.3 改进的SIFT算法第24-31页
        3.3.1 基于MDS的特征降维第25-27页
        3.3.2 MDS降维对数据分布的影响分析第27-29页
        3.3.3 SIFT特征匹配策略第29-30页
        3.3.4 结合uniform旋转不变性LBP的纹理匹配策略第30-31页
    3.4 实验分析与结论第31-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 改进的泊松图像融合算法第35-48页
    4.1 引言第35页
    4.2 泊松融合的算法原理及求解过程第35-37页
    4.3 基于图像序列的加权泊松融合算法第37-41页
        4.3.1 封闭区域以及掩膜的确定第38-39页
        4.3.2 加权泊松融合算法(WPF)第39-41页
    4.4 实验结果与分析第41-47页
        4.4.1 曝光差异下静态图像融合第41-45页
        4.4.2 带有运动目标的图像融合第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 基于关键帧提取技术的视频全景拼接第48-56页
    5.1 工作原理第48-49页
    5.2 改进的全景拼接计算框架第49-50页
    5.3 关键帧提取技术第50-53页
        5.3.1 常用的关键帧提取方法第50页
        5.3.2 基于数据统计的关键帧提取第50-53页
    5.4 仿真测试与算法分析第53-55页
    5.5 本章小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-58页
    6.1 总结第56页
    6.2 展望第56-58页
参考文献第58-62页
攻读硕士期间参与的科研项目和研究成果第62-63页
致谢第63-64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:焊接缺陷射线DR图像自动检测与识别系统研究
下一篇:基于P-RBF神经网络的人脸识别算法研究