行车记录仪的视频校正
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| §1-1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| §1-2 本课题研究的现状 | 第10页 |
| §1-3 需求分析 | 第10-11页 |
| §1-4 本课题的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 行车记录仪的分析研究 | 第13-22页 |
| §2-1 行车记录仪的发展及现状 | 第13-14页 |
| 2-1-1 国外发展状况 | 第13页 |
| 2-1-2 国内发展状况 | 第13-14页 |
| §2-2 视觉基础 | 第14-19页 |
| 2-2-1 空间齐次坐标系 | 第14-15页 |
| 2-2-2 三大坐标系 | 第15-18页 |
| 2-2-3 鱼眼图像成像模型 | 第18-19页 |
| §2.3 畸变分析 | 第19-22页 |
| 2-3-1 鱼眼镜头 | 第19-21页 |
| 2-3-2 桶形畸变 | 第21-22页 |
| 第三章 网格建表法的视频校正 | 第22-44页 |
| §3-1 平台搭建 | 第22-24页 |
| 3-2-1 平台语言的选择 | 第22-23页 |
| 3-2-2 环境配置 | 第23-24页 |
| §3-2 总体设计 | 第24-26页 |
| §3-3 畸变校正方法研究与实现 | 第26-38页 |
| 3-3-1 相等距离投影校正法 | 第26-29页 |
| 3-3-2 多项式地址校正算法 | 第29-30页 |
| 3-3-3 经纬度校正法 | 第30-32页 |
| 3-3-4 以弧面为基础的映射 | 第32-33页 |
| 3-3-5 球体表面透视校正 | 第33-35页 |
| 3-3-6 同心圆等间距校正 | 第35-36页 |
| 3-3-7 以神经网络为基础校正 | 第36-38页 |
| §3-4 降次网格校正法 | 第38-44页 |
| 3-4-1 降次网格及改进 | 第38-42页 |
| 3-4-2 比较分析 | 第42-44页 |
| 第四章 整体优化 | 第44-48页 |
| §4-1 整体优化 | 第44-46页 |
| 4-1-1 优化原则 | 第44页 |
| 4-1-2 优化及关键代码 | 第44-46页 |
| §4-2 功能测试 | 第46-48页 |
| 第五章 结束与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第52页 |
