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基于特征的车载全景成像技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 研究背景及意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
    1.3 研究内容及各章节安排第11-13页
2 基于特征的全景拼接概述第13-32页
    2.1 特征提取与匹配第13-21页
        2.1.1 Harris角点检测第13-15页
        2.1.2 SIFT特征检测第15-17页
        2.1.3 SIFT特征描述第17-19页
        2.1.4 特征匹配第19-21页
    2.2 图像几何变换与相机投影模型第21-25页
        2.2.1 图像几何变换第21-23页
        2.2.2 相机透视投影模型第23-25页
    2.3 图像拼接与后处理第25-31页
        2.3.1 图像插值第25-28页
        2.3.2 图像融合第28-31页
    2.4 本章小结第31-32页
3 拼接流水线实现与鲁棒性改进第32-44页
    3.1 鲁棒的特征提取与匹配第32-37页
        3.1.1 Harris和SIFT性能分析第32-34页
        3.1.2 匹配策略的使用第34-35页
        3.1.3 网格化的特征检测第35-36页
        3.1.4 区域先验的特征检测第36-37页
    3.2 全景图像生成第37-43页
        3.2.1 图像对齐第37-39页
        3.2.2 拼缝区域融合第39-43页
    3.3 本章小结第43-44页
4 实时视频流全景成像实现第44-57页
    4.1 多线程加速拼接流水线第44-50页
        4.1.1 任务并行加速第44-48页
        4.1.2 数据并行加速第48-50页
    4.2 视频流全景成像系统设计第50-56页
        4.2.1 摄像头布置第50-51页
        4.2.2 系统硬件和软件配置第51-52页
        4.2.3 实验与结果第52-56页
    4.3 本章小结第56-57页
5 车载场景全景拼接质量优化第57-68页
    5.1 结合单应约束和薄板样条的拼接模型第57-62页
        5.1.1 获取分布均匀的特征匹配第58-59页
        5.1.2 估计最佳单应变换矩阵第59-60页
        5.1.3 结合薄板样条优化对齐第60-62页
    5.2 实验结果与分析第62-67页
        5.2.1 算法实现第62-64页
        5.2.2 拼接质量对比第64-66页
        5.2.3 运行时间对比第66-67页
    5.3 本章小结第67-68页
总结与展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-73页
附录第73页

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