基于稀疏光流场的序列图像分析研究

第一章 绪论	第1-12页
·选题背景及意义	第7-9页
·基于特征的方法	第7-8页
·基于光流的方法	第8-9页
·研究方法的选择	第9-11页
·单目视觉方法的选择	第9-10页
·稀疏光流方法的选择	第10-11页
·本论文的主要研究内容	第11-12页
第二章 视频图像采集与预处理	第12-26页
·视频图像的实时采集	第12-15页
·AVICap窗口类简介	第12-13页
·用AVICap窗口类实现视频采集	第13-15页
·数字图像预处理	第15-22页
·灰度直方图	第15页
·图像增强	第15-19页
·图像分割	第19-20页
·轮廓跟踪与种子填充	第20-22页
·采集过程和处理过程的协调	第22-23页
·图像的存储和显示	第23-25页
·图像的存储	第23-24页
·图像的显示	第24-25页
·本章小结	第25-26页
第三章 稀疏光流场的计算	第26-38页
·经典光流方法	第26-27页
·稀疏光流场方法	第27-37页
·特征点的提取	第28-32页
·图像间特征点的匹配	第32-36页
·稀疏光流场的计算	第36-37页
·本章小节	第37-38页
第四章 物体三维运动参数和结构参数的估计	第38-46页
·物体深度信息估计	第38-43页
·聚焦法和散焦法	第38-40页
·散焦边缘	第40-42页
·深度修正	第42-43页
·物体三维运动参数的估计	第43-45页
·本章小结	第45-46页
第五章 程序设计及实验	第46-57页
·实验环境的建立	第46页
·视频图像的实时采集	第46-49页
·数字图像预处理	第49-53页
·稀疏光流场计算	第53-55页
·散焦法估计物体深度实验	第55-56页
·本章小结	第56-57页
第六章 结论与展望	第57-58页
参考文献	第58-60页
攻读硕士学位期间发表的论文	第60-61页
致    谢	第61页