| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| ·课题背景及意义 | 第11页 |
| ·增强现实的发展现状 | 第11-17页 |
| ·本文的研究内容及国内外研究现状 | 第17-24页 |
| ·运动目标跟踪注册 | 第17-20页 |
| ·模糊运动目标跟踪注册 | 第20-21页 |
| ·已知场景跟踪注册 | 第21-22页 |
| ·未知场景跟踪注册 | 第22-24页 |
| ·本文主要工作 | 第24-25页 |
| ·本文组织结构 | 第25-27页 |
| 第2章 基于改进FREAK的运动目标增强现实跟踪注册研究 | 第27-45页 |
| ·改进的FREAK描述符(IFREAK) | 第27-39页 |
| ·FREAK描述符 | 第27-30页 |
| ·FREAK描述符的改进 | 第30-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-39页 |
| ·基于改进FREAK的运动目标增强现实跟踪注册算法 | 第39-44页 |
| ·算法描述 | 第39-41页 |
| ·实验结果与分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 基于高效二阶最小化的模糊运动目标增强现实跟踪注册研究 | 第45-67页 |
| ·基于高效二阶最小化的跟踪算法 | 第45-56页 |
| ·ESM算法 | 第45页 |
| ·基于ESM的跟踪算法 | 第45-49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-56页 |
| ·注册物体的模糊渲染 | 第56-61页 |
| ·模糊渲染方法 | 第56-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-61页 |
| ·基于高效二阶最小化的模糊运动目标增强现实跟踪注册算法 | 第61-64页 |
| ·算法描述 | 第61-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第4章 基于改进随机蕨分类器的已知场景增强现实跟踪注册研究 | 第67-89页 |
| ·改进的随机蕨分类器(EC蕨分类器) | 第67-78页 |
| ·基本随机蕨 | 第68-71页 |
| ·随机蕨分类器的改进 | 第71-75页 |
| ·实验结果与分析 | 第75-78页 |
| ·基于改进随机蕨分类器的已知场景增强现实跟踪注册算法 | 第78-86页 |
| ·算法描述 | 第78-82页 |
| ·实验结果与分析 | 第82-86页 |
| ·本章小结 | 第86-89页 |
| 第5章 基于改进EKF-SLAM的未知场景增强现实跟踪注册研究 | 第89-109页 |
| ·改进的EKF-SLAM算法(IEKF-SLAM算法) | 第89-101页 |
| ·SLAM算法 | 第89-92页 |
| ·EKF-SLAM算法 | 第92-94页 |
| ·EKF-SLAM算法的改进 | 第94-99页 |
| ·实验结果与分析 | 第99-101页 |
| ·基于改进EKF-SLAM的未知场景增强现实跟踪注册算法 | 第101-107页 |
| ·算法描述 | 第101-103页 |
| ·实验结果与分析 | 第103-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第109-113页 |
| ·工作总结 | 第109-110页 |
| ·展望 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第121-122页 |
