| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 课题主要研究内容和结构安排 | 第15-18页 |
| 第2章 全局运动估计参数模型的建立 | 第18-27页 |
| 2.1 全局运动估计的概述 | 第18页 |
| 2.2 全局运动估计的原理 | 第18-19页 |
| 2.3 摄像机的运动参数模型 | 第19-25页 |
| 2.3.1 四参数仿射模型 | 第22-23页 |
| 2.3.2 六参数仿射模型 | 第23-24页 |
| 2.3.3 八参数投影模型 | 第24页 |
| 2.3.4 双线性模型 | 第24-25页 |
| 2.4 全局运动模型参数的估计方法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于ORB特征的快速目标检测算法改进分析 | 第27-53页 |
| 3.1 图像局部不变特征研究 | 第27-35页 |
| 3.1.1 局部不变特征提取流程 | 第28-30页 |
| 3.1.2 局部不变特征检测 | 第30-33页 |
| 3.1.3 局部不变特征描述 | 第33-35页 |
| 3.2 ORB算法的特点 | 第35-38页 |
| 3.3 ORB算法的改进分析 | 第38-45页 |
| 3.3.1 行人目标的特征点检测 | 第38-40页 |
| 3.3.2 行人目标的特征点描述 | 第40-43页 |
| 3.3.3 结合贪婪算法和穷举算法的搜索匹配 | 第43-45页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第45-52页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第46-51页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于K-means算法和PROSAC算法去除误匹配点仿真分析 | 第53-66页 |
| 4.1 K-means算法的流程 | 第53-54页 |
| 4.2 PROSAC算法的流程 | 第54-57页 |
| 4.3 利用K-means算法和PROSAC算法去除误匹配的方法 | 第57-61页 |
| 4.3.1 基于K-means聚类算法筛选特征点对 | 第57-59页 |
| 4.3.2 基于PROSAC算法去除误匹配 | 第59-61页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第61-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
