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改进型FAST方法在视频拼接中的应用

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·视频图像拼接概述第8-9页
   ·视频图像拼接发展现状第9-10页
   ·视频图像拼接的步骤及方法第10-12页
   ·本文的研究意义及主要内容第12-14页
第2章 视频拼接的软硬件平台和总体方案设计第14-19页
   ·所用开发工具第14-17页
     ·Visual C 6.0开发环境第14页
     ·Visual Studio开发环境第14页
     ·MATLAB软件第14-15页
     ·DirectShow第15页
     ·OpenCV视觉库第15-17页
     ·硬件设备第17页
   ·总体系统框架第17-19页
第3章 视频采集及特征提取第19-25页
   ·图像数据采集第19页
   ·图像特征提取第19-25页
第4章 FAST算法优化改进第25-46页
   ·FAST抗噪性分析第26-31页
     ·网纹横纹干扰分析第26-27页
     ·噪声点影响的情况分析第27-31页
   ·FAST抗噪性改进第31-37页
     ·自适应阈值第32-36页
     ·剔除椒盐噪声干扰第36-37页
   ·局部非极大值抑制第37-39页
   ·FAST角点精确定位第39-42页
   ·边缘点剔除第42-45页
   ·本章小结第45-46页
第5章 特征点方向、描述、匹配及图像融合第46-57页
   ·确定角点方向第46-48页
   ·特征点描述方法第48-50页
     ·区域梯度直方图法第48-49页
     ·BRIEF描述法第49-50页
   ·描述子的匹配第50-52页
   ·RANSAC算法及图像变化估计第52-54页
   ·图像融合第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第6章 视频图像拼接实验第57-65页
   ·算法实时性分析第57-58页
   ·实验第58-64页
     ·本文算法和SURF算法比较第58-60页
     ·不同对比度差比较第60-62页
     ·不同噪声密度比较第62-64页
   ·本章小结第64-65页
总结与展望第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-72页
个人简历第72页

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