车载图像系统中的全景影像的校正与拼接
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 车载图像系统研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 图像拼接技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容及路线 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 研究路线 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构和组织安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像拼接相关技术研究 | 第15-25页 |
| 2.1 图像校正 | 第15-18页 |
| 2.1.1 几何校正 | 第15-17页 |
| 2.1.2 灰度校正 | 第17-18页 |
| 2.2 图像投影 | 第18-20页 |
| 2.2.1 球面投影 | 第18-19页 |
| 2.2.2 立方体投影 | 第19页 |
| 2.2.3 柱面投影 | 第19-20页 |
| 2.3 图像配准方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 基于灰度的配准方法 | 第21页 |
| 2.3.2 基于变换域的配准方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于特征的配准方法 | 第22页 |
| 2.4 图像融合 | 第22-24页 |
| 2.4.1 平均值融合算法 | 第23页 |
| 2.4.2 加权平均融合算法 | 第23页 |
| 2.4.3 渐入渐出融合算法 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像拼接算法及改进算法的研究 | 第25-41页 |
| 3.1 角点检测方法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 Moravec角点检测算法 | 第25页 |
| 3.1.2 SUSAN角点检测算法 | 第25-26页 |
| 3.1.3 Harris角点检测算法 | 第26-29页 |
| 3.2 SIFT特征点提取 | 第29-34页 |
| 3.2.1 尺度空间极值点检测 | 第30-31页 |
| 3.2.2 确定关键点的位置和尺度 | 第31-33页 |
| 3.2.3 关键点方向参数确定 | 第33页 |
| 3.2.4 特征向量描述子生成 | 第33-34页 |
| 3.3 基于SIFT的改进算法 | 第34-37页 |
| 3.3.1 简化尺度空间金字塔 | 第34-36页 |
| 3.3.2 减少特征点描述梯度 | 第36-37页 |
| 3.4 RANSAC算法提纯 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 车载图像系统的构建 | 第41-59页 |
| 4.1 系统的构建及实验环境 | 第41页 |
| 4.2 系统算法选择 | 第41-50页 |
| 4.2.1 图像预处理 | 第42-46页 |
| 4.2.2 图像拼接 | 第46-48页 |
| 4.2.3 图像融合 | 第48-50页 |
| 4.3 平台演示 | 第50-56页 |
| 4.3.1 图像读取 | 第50-51页 |
| 4.3.2 图像预处理 | 第51-52页 |
| 4.3.3 图像拼接 | 第52-56页 |
| 4.3.4 图像融合 | 第56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 | 第65-67页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 研究成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
