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基于球形摄像机模型的全景三维跟踪算法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 全景三维跟踪概述第11-15页
        1.1.1 全景视觉简介第11-13页
        1.1.2 立体视觉简介第13-14页
        1.1.3 全景三维跟踪的意义第14页
        1.1.4 全景三维跟踪要解决的问题第14-15页
    1.2 研究现状第15-17页
        1.2.1 全景跟踪概述与研究现状第15-16页
        1.2.2 全景立体视觉概述与研究现状第16-17页
    1.3 本文结构与贡献第17-19页
        1.3.1 本文组织结构第17-18页
        1.3.2 贡献与创新第18-19页
第2章 双目球形摄像机模型的构建第19-33页
    2.1 球形摄像机模型的研究第19-23页
        2.1.1 针孔摄像机成像模型第19-21页
        2.1.2 基于多摄像机系统构建球形摄像机模型第21-23页
    2.2 双目球形摄像机模型的结构第23-26页
        2.2.1 垂直和水平结构的研究第23-25页
        2.2.2 双目球形摄像机模型垂直结构的构建第25-26页
    2.3 双目球形摄像机模型的标定第26-27页
        2.3.1 摄像机标定方法第26-27页
        2.3.2 双目球形摄像机模型的标定方法第27页
    2.4 实验结果与分析第27-31页
        2.4.1 双目球形摄像机模型标定结果第27-30页
        2.4.2 球形全景图的生成第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第3章 球形全景图立体匹配算法的研究第33-51页
    3.1 SURF算法第33-37页
        3.1.1 SURF算法的特征点检测第33-36页
        3.1.2 特征描述子的生成第36-37页
    3.2 球面SURF算法第37-42页
        3.2.1 球面SURF算法特征点的检测第37-39页
        3.2.2 球面SURF描述子的生成第39-41页
        3.2.3 描述子的匹配第41-42页
    3.3 球形摄像机模型的对极几何理论第42-45页
        3.3.1 针孔摄像机对极几何理论第42-43页
        3.3.2 球形摄像机模型的对极几何理论第43-44页
        3.3.3 基于对极几何和RANSAC的去误匹配第44-45页
    3.4 实验结果与分析第45-49页
    3.5 本章小结第49-51页
第4章 快速准确的目标跟踪算法的研究第51-67页
    4.1 基于压缩感知的特征提取算法第51-56页
        4.1.1 压缩感知理论第51-53页
        4.1.2 基于压缩感知的特征提取方法第53-56页
    4.2 基于时空约束的MIL Boosting目标检测算法第56-61页
        4.2.1 目标检测与分类器模型第56-57页
        4.2.2 基于MIL Boosting的分类器组合算法第57-59页
        4.2.3 基于时空约束的MIL Boosting目标检测算法实现第59-61页
    4.3 跟踪算法整体构建第61-62页
    4.4 实验结果与分析第62-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第5章 球形全景图三维跟踪的研究第67-81页
    5.1 基于双目球形摄像机模型的三维信息获取第67-71页
        5.1.1 双目摄像机模型的三维信息计算方法第67-69页
        5.1.2 基于双目球形摄像机模型三维信息获取的研究第69-71页
    5.2 全景三维跟踪的研究第71-73页
        5.2.1 目标跟踪算法在球形全景图上的改进第71-72页
        5.2.2 基于球形全景图的目标跟踪与三维信息获取的融合第72-73页
    5.3 实验结果与分析第73-79页
        5.3.1 全景三维信息计算实验与分析第73-75页
        5.3.2 全景跟踪实验与分析第75-77页
        5.3.3 全景三维跟踪实验与分析第77-79页
    5.4 本章小结第79-81页
第6章 总结与展望第81-83页
    6.1 总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
参考文献第83-89页
致谢第89-91页
攻读硕士期间发表的论文和获得的奖励第91页

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