摄像机固定状态下的视频稳像算法及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·稳像技术分类 | 第9-10页 |
| ·电子稳像的研究和发展现状 | 第10-11页 |
| ·论文主要内容和组织结构 | 第11-12页 |
| ·论文研究主要内容 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 2 数字视频稳像原因及稳像原理 | 第12-25页 |
| ·视频稳像的原因介绍 | 第12-14页 |
| ·稳像流程 | 第13页 |
| ·稳像原理 | 第13-14页 |
| ·运动模型 | 第14-16页 |
| ·Translation 模型 | 第14-15页 |
| ·Affine 变换模型 | 第15页 |
| ·Similarity 模型 | 第15-16页 |
| ·常用运动估计方法 | 第16-22页 |
| ·块匹配法 | 第16-18页 |
| ·代表点匹配法 | 第18-19页 |
| ·灰度投影法 | 第19-21页 |
| ·位平面匹配法 | 第21-22页 |
| ·运动补偿的方法 | 第22-24页 |
| ·固定帧补偿法 | 第22-23页 |
| ·相邻帧补偿法 | 第23页 |
| ·均值滤波补偿法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 3 静止状态下视频稳像方法 | 第25-46页 |
| ·固定摄像机的电子稳像 | 第25-26页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第26-31页 |
| ·角点的定义 | 第26页 |
| ·Harris 角点检测 | 第26-31页 |
| ·尺度空间 | 第31-33页 |
| ·SIFT 算法 | 第33-43页 |
| ·特征点的检测 | 第34-36页 |
| ·特征点定位 | 第36-38页 |
| ·特征向量生成 | 第38-41页 |
| ·特征向量匹配 | 第41-43页 |
| ·特征匹配对验证 | 第43-45页 |
| ·RANSAC 方法的基本思想 | 第44页 |
| ·具体算法流程 | 第44页 |
| ·抽样次数 | 第44-45页 |
| ·本文匹配算法具体流程 | 第45-46页 |
| 4 实验结果与算法分析 | 第46-55页 |
| ·Harris 角点提取 | 第46-49页 |
| ·SIFT 算法特征点提取 | 第49-50页 |
| ·SIFT 算法提取特征点 | 第49-50页 |
| ·SIFT 算法特征点匹配 | 第50页 |
| ·改进后的匹配算法 | 第50-51页 |
| ·运动补偿 | 第51-52页 |
| ·简单场景下稳像处理 | 第52-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |
