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基于鱼眼镜头的倒车后视系统研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 视频监控发展概述第10-12页
    1.2 研究现状及发展动态第12-13页
        1.2.1 国外研究现状第12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
        1.2.3 发展前景第13页
    1.3 选题的应用价值和意义第13页
    1.4 课题研究的主要内容第13-15页
第二章 相关技术理论分析第15-22页
    2.1 鱼眼镜头的概念第15-16页
        2.1.1 成像视角第15-16页
        2.1.2 对人产生的影响第16页
    2.2 镜头成像模型第16-19页
        2.2.1 针孔成像模型第16-18页
        2.2.2 抛物面成像模型第18页
        2.2.3 球面成像模型第18-19页
    2.3 常用运动目标检测思想第19-21页
        2.3.1 光流法第19-20页
        2.3.2 帧间差分法第20页
        2.3.3 背景差分法第20-21页
    2.4 小结第21-22页
第三章 普通鱼眼图像校正第22-34页
    3.1 普通鱼眼图像校正流程第22-24页
        3.1.1 张正友平面标定法介绍第22-23页
        3.1.2 Matlab 标定工具箱的不足第23页
        3.1.3 算法的实现流程第23-24页
    3.2 大畸变棋盘格角点自动检测研究第24-30页
        3.2.1 常用棋盘格角点算法第24页
        3.2.2 Harris 算子第24-25页
        3.2.3 差分算子第25页
        3.2.4 自动检测算法流程第25-26页
        3.2.5 算法分析第26-30页
    3.3 实验分析第30-33页
        3.3.1 三种方法第30-31页
        3.3.2 误差分析第31-32页
        3.3.3 实际校正效果第32-33页
    3.4 小结第33-34页
第四章 180°鱼眼图像校正第34-41页
    4.1 180°鱼眼镜头校正模型第34-35页
    4.2 具体校正流程第35-39页
        4.2.1 图像轮廓提取第36-37页
        4.2.2 椭圆变换为标准圆第37页
        4.2.3 图像插值算法第37-39页
    4.3 实验分析第39-40页
    4.4 小结第40-41页
第五章 车载后视运动目标检测第41-51页
    5.1 车载后视系统目标检测的特殊性第41页
    5.2 后视系统运动目标检测第41-47页
        5.2.1 背景减除第41-43页
        5.2.2 背景建模第43页
        5.2.3 ViBe 算法第43-45页
        5.2.4 改进的 ViBe 算法第45-46页
        5.2.5 整体算法工作流程第46-47页
    5.3 实验测试与分析第47-50页
        5.3.1 行人测试第47-49页
        5.3.2 摩托车测试第49-50页
    5.4 小结第50-51页
第六章 车载后视系统实现第51-63页
    6.1 系统平台搭建第51-53页
        6.1.1 相机选择第51-52页
        6.1.2 采集平台第52页
        6.1.3 编程环境第52-53页
    6.2 运行结果第53-55页
        6.2.1 运算时间比较第54页
        6.2.2 基于安卓平台实现第54-55页
    6.3 图像拼接第55-62页
        6.3.1 常用特征算子第56-57页
        6.3.2 匹配方法第57-58页
        6.3.3 拼接结果第58-62页
    6.4 小结第62-63页
第七章 总结与展望第63-64页
    7.1 总结第63页
    7.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69-70页
详细摘要第70-72页

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