| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 序言 | 第15-20页 |
| 1.1 研究背景及目的 | 第15页 |
| 1.2 SOC上的电子稳像技术的特点 | 第15-17页 |
| 1.3 ISP中电子稳像技术国内外的研究的现状 | 第17-18页 |
| 1.4 不同的应用场合电子稳像技术主要面临需要解决的主要问题 | 第18-19页 |
| 1.5 电子稳像技术的关键技术 | 第19页 |
| 1.6 本文研究内容与章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 ISP中电子稳像技术的原理特点与关键技术分析 | 第20-23页 |
| 2.1 电子稳像技术的基本理论原理 | 第20页 |
| 2.2 ISP中电子稳像的具体特点 | 第20-22页 |
| 2.3 图像的运动模型 | 第22页 |
| 2.4 本章小结及本文实验装置 | 第22-23页 |
| 第三章 运动矢量估计的方法研究 | 第23-52页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 块匹配法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 块匹配方法的的估计准则 | 第24-25页 |
| 3.2.2 块匹配方法的的基本搜索策略 | 第25-28页 |
| 3.3 灰度投影匹配法 | 第28-31页 |
| 3.4 特殊点匹配法 | 第31页 |
| 3.5 特征点匹配法 | 第31-42页 |
| 3.5.1 MORAVEC特征点匹配 | 第31-32页 |
| 3.5.2 SUSAN特征点匹配 | 第32-35页 |
| 3.5.3 harris特征点匹配 | 第35-36页 |
| 3.5.4 SIFT特征点匹配 | 第36-40页 |
| 3.5.5 SURF特征点匹配 | 第40-41页 |
| 3.5.6 FAST特征点匹配 | 第41-42页 |
| 3.6 Hu几何不变矩作为特征描述子的方法 | 第42-46页 |
| 3.7 一种分框统计最优特征点匹配的图像匹配方法 | 第46-50页 |
| 3.7.1 图像分块 | 第46-47页 |
| 3.7.2 网格内优选特征点及其匹配 | 第47-49页 |
| 3.7.3 本文的方法实验结果分析 | 第49-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 误匹配的剔除以及前景背景的分析 | 第52-60页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 RANSAC误匹配剔除的方法 | 第52-53页 |
| 4.3 Delaunay三角剖分的特征点匹配方法 | 第53-56页 |
| 4.4 一种新的运动量分组的特征误匹配剔除方法 | 第56页 |
| 4.5 一种新的特征区域蔟追踪的场景判定方法 | 第56-58页 |
| 4.6 本文方法实验结果分析与比对 | 第58-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 运动曲线估计的研究 | 第60-69页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 KALMAN滤波的基本模型及其在本文应用中的不可行性 | 第60-61页 |
| 5.3 贝塞尔样条曲线和多项式回归曲线的基本原理 | 第61-65页 |
| 5.3.1 三次样条曲线的介绍 | 第61-63页 |
| 5.3.2 多项式自回归拟合方法 | 第63-65页 |
| 5.4 几种方法的总结以及本文提出的几种曲线拟合方法 | 第65-66页 |
| 5.4.1 改进的惯性滤波曲线拟合方法 | 第65-66页 |
| 5.4.2 结合回归与样条曲线方法的曲线拟合方法 | 第66页 |
| 5.5 实验结果分析与比对 | 第66-67页 |
| 5.6 本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结和展望 | 第69-70页 |
| 6.1 总结 | 第69页 |
| 6.2 本文的展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第73-75页 |
