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基于立体视觉的具有相同特征的多目标匹配方法研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 特征点匹配研究现状第10-11页
    1.3 点集配准研究现状第11-12页
    1.4 本文章节安排第12-14页
第二章 立体视觉匹配问题常用约束第14-25页
    2.1 图像远程监测与自动评估系统第14-15页
    2.2 立体匹配约束第15-17页
    2.3 技术方案的确定第17-18页
    2.4 极线约束第18-19页
    2.5 基础矩阵估计方法第19-25页
        2.5.1 线性方法第19-22页
        2.5.2 非线性算法第22-23页
        2.5.3 鲁棒算法第23-25页
第三章 基于标定参数的基础矩阵估计第25-31页
    3.1 相机标定第25-27页
    3.2 简化的系统标定第27-28页
    3.3 模型简化对极线约束的影响第28-31页
第四章 基于匹配点的基础矩阵估计第31-55页
    4.1 基于特征点匹配的基础矩阵估计第31-43页
        4.1.1 ASIFT算法第32-34页
        4.1.2 SIFT算子第34-39页
        4.1.3 实验结果第39-43页
    4.2 基于点模式匹配的基础矩阵估计第43-50页
        4.2.1 高斯混合模型第43-46页
        4.2.2 基于GMM算法的点匹配第46-48页
        4.2.3 实验结果第48-50页
    4.3 摆放控制点估计基础矩阵第50-55页
        4.3.1 控制点摆放原则第50-53页
        4.3.2 交叉验证第53-54页
        4.3.3 实验结果第54-55页
第五章 基于GPS时间同步与极线约束的特征一致物体匹配第55-69页
    5.1 图像处理算法第55-57页
        5.1.1 实时多级帧间差分判断触发开始第55-56页
        5.1.2 统计连通域获得目标信息第56-57页
        5.1.3 序列图像的连续帧判断第57页
    5.2 多目标匹配流程第57-64页
        5.2.1 基于GPS时间的帧同步第57-58页
        5.2.2 基于极线约束的同名点匹配第58-61页
        5.2.3 算法使用环境第61-64页
    5.3 实验结果第64-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69-70页
    6.2 展望第70-71页
参考文献第71-75页
发表论文和参加科研情况说明第75-76页
致谢第76-77页

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