静止多目视频拼接技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 基于特征的图像拼接技术的发展历史 | 第10-11页 |
| 1.2.2 视频拼接研究历史与现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本论文的工作及结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.3.2 本论文的章节安排 | 第12-14页 |
| 第2章 基于特征的图像拼接 | 第14-29页 |
| 2.1 图像与视频 | 第14页 |
| 2.2 图像拼接流程 | 第14-16页 |
| 2.3 特征算子的分类 | 第16-17页 |
| 2.4 SURF算子提取过程 | 第17-21页 |
| 2.4.1 Hessian矩阵构建 | 第18-19页 |
| 2.4.2 尺度空间 | 第19-20页 |
| 2.4.3 确定特征点主方向 | 第20-21页 |
| 2.4.4 构造SURF特诊点描述子 | 第21页 |
| 2.5 SURF特征粗匹配 | 第21-29页 |
| 2.5.1 基于最近邻算法的粗匹配 | 第21-22页 |
| 2.5.2 K-D Tree算法 | 第22-25页 |
| 2.5.3 BBF算法 | 第25-27页 |
| 2.5.4 亮度对比符 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29页 |
| 第3章 基于相似度的改进RANSAC算法 | 第29-40页 |
| 3.1 RANSAC算法的基本原理与特点 | 第29-30页 |
| 3.2 RANSAC采样次数的计算方法 | 第30-31页 |
| 3.3 相似度 | 第31-32页 |
| 3.4 预处理 | 第32-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于图像融合区域的图像融合 | 第40-51页 |
| 4.1 图像融合算法分类 | 第40-45页 |
| 4.1.1 平均值法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 最佳缝合线法 | 第41-43页 |
| 4.1.3 多分辨率法 | 第43-45页 |
| 4.2 基于图像融合区域的图像融合 | 第45-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于SURF的静止多目摄像头视频拼接 | 第51-59页 |
| 5.1 视频编码格式介绍 | 第51-52页 |
| 5.1.1 MEPG编码格式 | 第51页 |
| 5.1.2 DivX/XviD格式 | 第51页 |
| 5.1.3 H.264/X264 | 第51-52页 |
| 5.1.4 WebM | 第52页 |
| 5.2 视频与帧图像间的转化 | 第52-54页 |
| 5.3 视频拼接流程 | 第54-55页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第55-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
