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全景影像的优化生成及其并行处理方法

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
目录第7-10页
图目录第10-12页
表目录第12-13页
第1章 绪论第13-23页
    1.1 研究背景及研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-19页
        1.2.1 全景影像生成技术研究现状第14-18页
        1.2.2 全景影像生成软硬件的研究现状第18页
        1.2.3 当前研究存在的问题第18-19页
    1.3 研究目标与研究内容第19-20页
        1.3.1 研究目标第19页
        1.3.2 研究内容第19-20页
    1.4 研究方法与技术路线第20-21页
        1.4.1 研究方法第20页
        1.4.2 技术路线第20-21页
    1.5 章节安排第21-23页
第2章 全景图像生成的基本方法第23-39页
    2.1 全景图像生成的一般流程第23页
    2.2 相机模型及几何变换第23-27页
        2.2.1 相机成像模型第23-26页
        2.2.2 透视投影第26-27页
    2.3 图像配准第27-30页
        2.3.1 ORB特征提取第27-29页
        2.3.2 特征匹配第29-30页
    2.4 全景图投影第30-33页
        2.4.1 圆柱面投影第30-32页
        2.4.2 球面投影第32-33页
    2.5 图像融合第33-36页
        2.5.1 多分辨率图像融合第34-36页
    2.6 全景图生成实例第36-38页
    2.7 本章小结第38-39页
第3章 全景图像生成优化方法第39-51页
    3.1 全景图像生成优化思路第39页
    3.2 相机参数解算方法第39-42页
        3.2.1 相机参数估计第40-41页
        3.2.2 相机内参数解算第41-42页
    3.3 全局图像配准第42-43页
    3.4 全景图像的校正第43-44页
    3.5 多影像相机参数的校正第44-50页
        3.5.1 Levenberg-Marquardt算法第44-45页
        3.5.2 罗德里格矩阵第45-47页
        3.5.3 光束平差算法流程及分析第47-50页
    3.6 本章小结第50-51页
第4章 全景影像生成过程的加速第51-66页
    4.1 全景影像生成方法效率分析第51-52页
    4.2 CUDA框架下的GPU高性能计算第52-56页
        4.2.1 CUDA高性能计算第52-53页
        4.2.2 CUDA编程模型第53-54页
        4.2.3 并行方案第54-56页
    4.3 全景生成算法优化与加速第56-62页
        4.3.1 利用GPU加速的特征点匹配算法第56-57页
        4.3.2 利用GPU加速的全景投影算法第57-60页
        4.3.3 利用GPU加速的图像融合算法第60-62页
    4.4 优化与加速效果分析第62-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第5章 全景影像生成系统的设计与实现第66-78页
    5.1 系统需求分析第66页
    5.2 全景影像生成系统设计第66-71页
        5.2.1 系统界面设计第66-67页
        5.2.2 系统功能设计第67-71页
    5.3 全景影像生成系统实现与应用实例第71-75页
        5.3.1 系统开发环境第71页
        5.3.2 系统实现与应用实例第71-75页
    5.4 与其他系统对比第75-77页
        5.4.1 对比实验第75-77页
    5.5 本章小结第77-78页
第6章 结论与展望第78-80页
    6.1 研究成果总结第78-79页
    6.2 问题与展望第79-80页
参考文献第80-85页
致谢第85页

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