全景镶嵌图像中基于SVM的运动目标重影处理方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 图像镶嵌简介 | 第8-9页 |
| 1.1.2 运动目标检测简介 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 图像镶嵌研究概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 运动目标检测概况 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容及所完成的工作 | 第12-13页 |
| 1.4 本文论文架构 | 第13-14页 |
| 第2章 图像镶嵌技术分析 | 第14-28页 |
| 2.1 图像获取 | 第14-15页 |
| 2.2 图像预处理 | 第15-16页 |
| 2.2.1 图像几何变换 | 第15-16页 |
| 2.2.2 图像去噪 | 第16页 |
| 2.3 图像配准 | 第16-23页 |
| 2.3.1 图像配准原理 | 第17-18页 |
| 2.3.2 图像配准方法 | 第18-23页 |
| 2.4 图像融合 | 第23-25页 |
| 2.4.1 直接平均值法 | 第24页 |
| 2.4.2 加权平均法 | 第24页 |
| 2.4.3 多分辨率样条法 | 第24-25页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于SVM的运动目标识别与提取 | 第28-42页 |
| 3.1 图像分割方法的研究 | 第28-31页 |
| 3.1.1 图像分割 | 第28-29页 |
| 3.1.2 形态学处理 | 第29-30页 |
| 3.1.3 连通性 | 第30页 |
| 3.1.4 边缘检测 | 第30-31页 |
| 3.2 图像差分 | 第31-34页 |
| 3.2.1 帧间差分法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 背景差分法 | 第32-33页 |
| 3.2.3 混合方法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于运动估计的方法 | 第34-35页 |
| 3.3.1 光流法 | 第34页 |
| 3.3.2 块匹配法 | 第34页 |
| 3.3.3 灰度投影法 | 第34-35页 |
| 3.4 统计学理论 | 第35-39页 |
| 3.4.1 支持向量机的基本思想 | 第35-38页 |
| 3.4.2 基于改进的支持向量机的运动目标提取 | 第38-39页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 存在运动目标的全景图像镶嵌 | 第42-60页 |
| 4.1 改进的图像配准方法 | 第42-49页 |
| 4.1.1 特征提取 | 第42-46页 |
| 4.1.2 特征匹配 | 第46页 |
| 4.1.3 模型参数确定 | 第46-49页 |
| 4.2 改进的图像融合 | 第49-51页 |
| 4.2.1 最优拼接缝的改进算法 | 第49-51页 |
| 4.3 全景图像镶嵌技术 | 第51-54页 |
| 4.3.1 立方体全景图 | 第52页 |
| 4.3.2 球面全景图 | 第52-53页 |
| 4.3.3 柱面全景图 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第54-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第68页 |
