| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 多视觉传感协同目标跟踪 | 第9-11页 |
| 1.2.2 基于粒子滤波的全景图像目标跟踪 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-14页 |
| 2 粒子滤波目标跟踪算法研究 | 第14-22页 |
| 2.1 经典粒子滤波跟踪算法 | 第14-19页 |
| 2.1.1 贝叶斯估计理论 | 第14-15页 |
| 2.1.2 序贯重要性采样 | 第15页 |
| 2.1.3 重采样 | 第15-16页 |
| 2.1.4 基本粒子滤波算法 | 第16-17页 |
| 2.1.5 实验结果及分析 | 第17-19页 |
| 2.2 经典粒子滤波算法应用在全景图像中存在的问题 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 3 面向全景视觉的改进粒子滤波目标跟踪方法 | 第22-34页 |
| 3.1 单视点折反射全景成像系统 | 第22-23页 |
| 3.2 全景图像坐标系与单位球面坐标系的映射关系模型 | 第23-27页 |
| 3.3 面向全景视觉的粒子滤波方法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 传统粒子滤波算法的局限性 | 第27-28页 |
| 3.3.2 粒子滤波应用于全景图像下的改进 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 双全景视觉传感协同目标跟踪方法 | 第34-58页 |
| 4.1 对极几何约束 | 第34-42页 |
| 4.1.1 普通视觉传感对极几何约束 | 第34-37页 |
| 4.1.2 全景视觉传感对极几何约束 | 第37-42页 |
| 4.2 全景视觉传感协同跟踪机制 | 第42-47页 |
| 4.2.1 双全景视觉传感协同控制开关 | 第42-43页 |
| 4.2.2 双全景视觉传感协同跟踪算法的具体实现 | 第43-45页 |
| 4.2.3 协同似然概率模型 | 第45-47页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第47-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 研究展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文、专利 | 第66页 |