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基于特征点的图像拼接与单目相机位姿测量的研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
1 前言第8-11页
    1.1 选题背景与意义第8页
    1.2 图像拼接研究现状第8-9页
    1.3 单目视觉测量技术研究现状第9页
    1.4 本文的结构安排第9-10页
    1.5 本章小结第10-11页
2 视觉测量理论基础第11-21页
    2.1 坐标系定义第11-12页
        2.1.1 图像坐标系第11-12页
        2.1.2 相机坐标系第12页
        2.1.3 目标坐标系第12页
    2.2 相机成像模型第12-16页
        2.2.1 线性模型第12-15页
        2.2.2 非线性模型第15-16页
    2.3 相机标定模型第16-18页
    2.4 姿态表示方法第18-20页
        2.4.1 旋转矩阵第18-19页
        2.4.2 欧拉角第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
3 特征提取与配准算法的研究第21-34页
    3.1 SIFT特征描述算子第21-25页
        3.1.1 尺度空间第21-23页
        3.1.2 关键点精确定位第23页
        3.1.3 特征方向确定第23-24页
        3.1.4 特征点描述子生成第24-25页
    3.2 SURF特征描述算子第25-28页
        3.2.1 尺度空间极值检测第25-27页
        3.2.2 特征方向确定第27-28页
        3.2.3 特征点描述子生成第28页
    3.3 ORB特征描述算子第28-31页
        3.3.1 FAST角点检测第28-29页
        3.3.2 BRIEF特征描述第29-31页
    3.4 特征点配准第31-33页
        3.4.1 基于RANSAC的特征点对的优化第31-32页
        3.4.2 基于K最近邻的快速匹配第32-33页
        3.4.3 暴力匹配第33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 图像拼接技术算法研究第34-46页
    4.1 图像的变换模型第34-35页
    4.2 图像插值算法第35-37页
        4.2.1 最近邻插值第35-36页
        4.2.2 双线性插值第36-37页
        4.2.3 双三次插值第37页
    4.3 相机运动方式第37-38页
    4.4 图像拼接关键技术研究第38-45页
        4.4.1 图像采集第39页
        4.4.2 图像预处理第39-40页
        4.4.3 图像特征提取第40-41页
        4.4.4 图像配准第41-42页
        4.4.5 图像融合第42-45页
    4.5 本章小结第45-46页
5 单目视觉位姿测量理论分析第46-54页
    5.1 引言第46页
    5.2 绝对位姿估计算法第46-51页
        5.2.1 PnP算法分析第46-47页
        5.2.2 P3P算法分析第47-49页
        5.2.3 P4P算法分析第49-51页
    5.3 相对位姿估计算法研究第51-53页
    5.4 本章小结第53-54页
6 三种匹配算法性能对比与图像拼接软件实现第54-76页
    6.1 三种特征提取算法性能实验分析第54-68页
    6.2 图像拼接系统设计与实现第68-72页
        6.2.1 系统软件介绍第68-70页
        6.2.2 模块功能第70-72页
        6.2.3 软件的实现第72页
    6.3 图像拼接实例展示第72-75页
    6.4 本章小结第75-76页
7 单目相机位姿测量实验分析第76-88页
    7.1 单目位姿测量实验分析第76-84页
    7.2 单目相机测距设计与精度分析第84-87页
    7.3 本章小结第87-88页
8 总结第88-90页
    8.1 全文总结第88页
    8.2 论文的创新点第88-89页
    8.3 论文的不足之处第89-90页
9 展望第90-91页
10 参考文献第91-97页
11 攻读硕士学位期间发表论文情况第97-98页
12 致谢第98页

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