| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 视频稳像的主要技术分类 | 第14-15页 |
| 1.3 电子稳像的发展现状 | 第15-16页 |
| 1.4 本论文的研究内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 电子稳像原理及主要技术 | 第18-30页 |
| 2.1 摄影机成像原理及图像变换模型分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 摄影机成像原理 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像变换模型分析 | 第19-21页 |
| 2.2 电子稳像原理 | 第21-28页 |
| 2.2.1 运动估计 | 第22-23页 |
| 2.2.2 运动滤波 | 第23-26页 |
| 2.2.3 运动补偿 | 第26-28页 |
| 2.3 稳像评价 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 运动估计算法的研究 | 第30-49页 |
| 3.1 简单运动矢量估计算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 块匹配运动估计算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 灰度投影运动估计算法 | 第31-32页 |
| 3.1.3 位平面运动估计算法 | 第32-33页 |
| 3.2 检测复杂抖动的特征匹配运动估计算法 | 第33-41页 |
| 3.2.1 边缘特征 | 第34-35页 |
| 3.2.2 直线特征 | 第35-37页 |
| 3.2.3 点特征 | 第37-41页 |
| 3.3 改进的特征匹配运动估计算法 | 第41-48页 |
| 3.3.1 特征匹配算法实验对比分析 | 第41-44页 |
| 3.3.2 改进的FAST特征点提取算法 | 第44-45页 |
| 3.3.3 特征描述子 | 第45-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于特征匹配的电子算法方案设计 | 第49-57页 |
| 4.1 特征匹配电子稳像整体方案设计 | 第49-50页 |
| 4.2 基于KNN-RANSAC算法的特征匹配运动估计 | 第50-51页 |
| 4.2.1 KNN匹配筛选 | 第50页 |
| 4.2.2 RANSAC算法 | 第50-51页 |
| 4.3 基于卡尔曼的运动滤波 | 第51-54页 |
| 4.3.1 卡尔曼运动滤波原理 | 第52-53页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波过程 | 第53-54页 |
| 4.4 运动补偿 | 第54-56页 |
| 4.4.1 图像补偿 | 第54-56页 |
| 4.4.2 像素重建 | 第56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 实验与分析 | 第57-74页 |
| 5.1 改进的FAST实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.2 特征点匹配筛选实验结果分析 | 第59-63页 |
| 5.3 卡尔曼滤波实验结果分析 | 第63-64页 |
| 5.4 稳像效果实验结果分析 | 第64-69页 |
| 5.5 稳像评价实验分析 | 第69-73页 |
| 5.6 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文与参与项目 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |