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相机运动状态下动目标检测关键技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 动目标检测技术的研究意义及应用领域第8-9页
    1.2 动目标检测技术的发展与研究现状第9-11页
    1.3 课题的技术关键及主要工作第11-12页
    1.4 课题的组织架构第12-13页
2 动目标检测的基本原理第13-22页
    2.1 机器视觉中的常用坐标系第13-14页
    2.2 针孔相机模型及成像过程第14-17页
        2.2.1 相机内部参数第15-16页
        2.2.2 相机外部参数第16-17页
    2.3 相机成像过程第17-18页
    2.4 经典动目标检测算法第18-21页
        2.4.1 时间帧差法第18-19页
        2.4.2 背景减除法第19-20页
        2.4.3 光流法第20-21页
    2.5 小结第21-22页
3 基于单传感器灰度图像的动目标检测第22-41页
    3.1 基于单应变换的动目标检测第22-23页
        3.1.1 单应变换第22-23页
        3.1.2 基于单应变换的动目标检测方法分析第23页
    3.2 基于极线约束的动目标检测第23-26页
        3.2.1 极线约束第23-25页
        3.2.2 基于极线约束的动目标检测方法分析第25页
        3.2.3 基于极线约束的动目标检测方法的退化情况第25-26页
    3.3 基于多平面视差约束的动目标检测第26-35页
        3.3.1 “平面+视差”模型第26-29页
        3.3.2 模型视差约束第29-30页
        3.3.3 刚性视差约束第30-31页
        3.3.4 多平面视差约束第31-35页
    3.4 实验与分析第35-40页
        3.4.1 定性分析第35-38页
        3.4.2 定量分析第38-40页
    3.5 小结第40-41页
4 基于多传感器融合的动目标检测第41-56页
    4.1 灰度图像的深度信息估计第41-45页
        4.1.1 三维深度传感器第41-42页
        4.1.2 三维传感器的参数的标定第42-44页
        4.1.3 彩色图像的深度信息提取第44-45页
    4.2 深度约束方程推导第45-48页
        4.2.1 相机模型中的深度信息第45-46页
        4.2.2 深度约束方程第46-48页
    4.3 基于深度约束的动目标检测方法分析第48-49页
        4.3.1 基于深度约束的动目标检测方法第48-49页
        4.3.2 动目标检测的阈值选取第49页
    4.4 实验与分析第49-55页
        4.4.1 定性分析第49-53页
        4.4.2 定量分析第53-55页
    4.5 小结第55-56页
5 总结与展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-64页
附录第64页

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