| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 全景视频拼接技术难点 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 章节安排 | 第17-18页 |
| 第二章 全景拼接技术理论 | 第18-36页 |
| 2.1 全景图像拼接关键技术 | 第18-24页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第19-21页 |
| 2.1.2 图像配准 | 第21页 |
| 2.1.3 图像融合 | 第21-24页 |
| 2.2 摄像机模型及标定基础理论 | 第24-29页 |
| 2.2.1 摄像机模型 | 第25-28页 |
| 2.2.2 传统标定法和自标定法 | 第28-29页 |
| 2.3 基于几何校正与流场变换的图像拼接架构 | 第29-34页 |
| 2.3.1 几何校正 | 第30-31页 |
| 2.3.2 流场变换 | 第31-34页 |
| 2.4 全景视频拼接系统框架 | 第34-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于融合区域的自动几何标定法 | 第36-51页 |
| 3.1 几何标定的问题描述 | 第36-38页 |
| 3.1.1 传统带标定物的标定分析 | 第36-38页 |
| 3.1.2 基于特征点的自标定法问题分析 | 第38页 |
| 3.2 基于融合区域的SURF标定法 | 第38-45页 |
| 3.2.1 融合区域获取 | 第39-40页 |
| 3.2.2 SURF特征检测与匹配 | 第40-44页 |
| 3.2.3 平移与缩放矩阵 | 第44-45页 |
| 3.3 自动几何标定法GPU实现 | 第45-49页 |
| 3.3.1 GPU和CPU异构体系 | 第45-46页 |
| 3.3.2 基于融合区域的自动几何标定法GPU实现 | 第46-47页 |
| 3.3.3 SURF算法的GPU优化 | 第47-49页 |
| 3.4 实验与总结 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 时空在线颜色校正法 | 第51-68页 |
| 4.1 2D颜色校正算法分析 | 第51-56页 |
| 4.1.1 2D颜色校正算法概述 | 第51-53页 |
| 4.1.2 2D颜色匹配算法介绍 | 第53-55页 |
| 4.1.3 2D颜色平衡算法研究 | 第55-56页 |
| 4.2 基于时空信息的在线颜色校正算法 | 第56-63页 |
| 4.2.1 基于 3D-M矩阵的在线颜色匹配算法 | 第56-60页 |
| 4.2.2 基于分段函数的在线颜色平衡算法 | 第60-63页 |
| 4.3 在线颜色校正算法GPU实现 | 第63-65页 |
| 4.4 实验和总结 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 实时全景拼接系统设计与实现 | 第68-80页 |
| 5.1 全景视频拼接系统实现 | 第68-74页 |
| 5.1.1 数据采集模块 | 第69-72页 |
| 5.1.2 数据处理模块 | 第72-73页 |
| 5.1.3 数据显示模块 | 第73-74页 |
| 5.2 全景视频拼接系统加速 | 第74-76页 |
| 5.2.1 系统GPU加速 | 第75-76页 |
| 5.2.2 系统CPU加速 | 第76页 |
| 5.3 实验和总结 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80-81页 |
| 6.2 工作展望 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 攻读研究生期间获得的成果 | 第89-90页 |