摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第6-8页 |
第一章 绪论 | 第8-17页 |
1.1 选题的意义及应用领域: | 第8-9页 |
1.2 运动估计的问题阐述及主要困难 | 第9-12页 |
1.2.1 光流估计的奇异性 | 第9-10页 |
1.2.2 无运动的光流变化 | 第10-11页 |
1.2.3 时空采样混浊 | 第11-12页 |
1.2.4 非运动的光流变化 | 第12页 |
1.3 运动估计的方法分类 | 第12-14页 |
1.3.1 基于图像亮度的匹配技术 | 第13页 |
1.3.2 基于图像亮度的微分技术 | 第13页 |
1.3.3 基于频域的时空滤波器技术 | 第13-14页 |
1.4 本文的主要研究内容和文章结构 | 第14-17页 |
第二章 图像序列的参数模型 | 第17-40页 |
2.1 摄像机模型 | 第17-25页 |
2.1.1 针孔模型 | 第17-19页 |
2.1.2 CAHV模型 | 第19-20页 |
2.1.3 摄像机运动 | 第20-25页 |
2.2 照明模型 | 第25-30页 |
2.2.1 漫反射和镜面反射 | 第25页 |
2.2.2 在不同照明和反射条件下的光强分布 | 第25-28页 |
2.2.3 物体运动引起的图像函数的变化 | 第28-30页 |
2.3 物体模型 | 第30-34页 |
2.3.1 形状模型 | 第30-31页 |
2.3.2 运动模型 | 第31-34页 |
2.4 运动投影模型 | 第34-37页 |
2.5 投影映射的近似 | 第37-39页 |
2.5.1 仿射运动 | 第37-38页 |
2.5.2 双线性运动 | 第38-39页 |
2.6 各种模型的综合比较 | 第39-40页 |
第三章 基于微分技术求解运动参数 | 第40-55页 |
3.1 问题的描述和数学模型 | 第40-42页 |
3.2 光流场的基本假设——亮度恒定假设 | 第42-44页 |
3.3 基于H-S的实际运动参数估计模型 | 第44-49页 |
3.3.1 平滑性准则 | 第44-46页 |
3.3.2 时空图像的差分方法 | 第46-47页 |
3.3.3 目标函数的最优化方法 | 第47-48页 |
3.3.4 求解过程的数值计算方法 | 第48-49页 |
3.4 其他基于微分技术的分类和比较 | 第49-54页 |
3.4.1 以Horn和Schunck为代表的一阶差分全局平滑方法 | 第50-51页 |
3.4.2 以Lucas和Kanade为代表的一阶差分局部平滑方法 | 第51-52页 |
3.4.3 以Nagel为代表的二阶差分全局平滑方法 | 第52-54页 |
3.5 本章小结 | 第54-55页 |
第四章 基于频域的时空滤波器技术求解运动参数 | 第55-69页 |
4.1 基于频域的运动场估计原理和模型 | 第56-59页 |
4.1.1 一维运动时空序列运动场的频域特征 | 第56-57页 |
4.1.2 二维运动时空序列运动场的频域特征 | 第57-59页 |
4.2 运动估计的时空滤波器 | 第59-64页 |
4.2.1 Gabor时空滤波器 | 第60-62页 |
4.2.2 具有方向的性的Gabor滤波器的设计 | 第62-63页 |
4.2.3 Gabor能量滤波器族的设计 | 第63-64页 |
4.3 用GABOR能量滤波器族估计运动矢量 | 第64-68页 |
4.3.1 用Gabor能量滤波器族提取光流 | 第65-66页 |
4.3.2 用LSE方法来估计运动矢量 | 第66-68页 |
4.4 本章小结 | 第68-69页 |
第五章 运动参数估计的实验设计 | 第69-78页 |
5.1 动态图像序列的选择和设计 | 第69-73页 |
5.1.1 人工合成图像 | 第70-71页 |
5.1.2 实景合成图像序列 | 第71-72页 |
5.1.3 真实图像序列 | 第72-73页 |
5.2 用于运动估计的基本准则 | 第73-76页 |
5.2.1 基于位移帧差准则 | 第73-74页 |
5.2.2 基于光流方程的准则 | 第74-75页 |
5.2.3 正则化的准则 | 第75-76页 |
5.3 对算法的评价机制---误差估计 | 第76-77页 |
5.4 本章小结 | 第77-78页 |
第六章 总结与展望 | 第78-81页 |
6.1 论文的总结 | 第78-79页 |
6.2 运动估计的进一步研究的方向 | 第79-81页 |
参考文献 | 第81-84页 |
附录:攻读硕士学位期间所作的科研工作以及发表的论文 | 第84-85页 |
致谢 | 第85-86页 |