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基于360°全景的图像拼接技术研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第17-23页
    1.1 引言第17页
    1.2 课题研究背景及意义第17-19页
    1.3 国内外研究的现状第19-21页
        1.3.1 全景图像的研究现状第19-20页
        1.3.2 图像拼接技术的研究现状第20-21页
    1.4 本文研究内容与章节安排第21-23页
        1.4.1 研究内容第21-22页
        1.4.2 论文的章节安排第22-23页
第二章 图像处理的关键技术第23-31页
    2.1 引言第23页
    2.2 图像预处理第23-24页
    2.3 图像配准第24-26页
        2.3.1 基于灰度的图像配准算法第24-25页
        2.3.2 基于特征的图像配准算法第25页
        2.3.3 基于变换域的图像配准算法第25-26页
    2.4 图像融合第26-28页
        2.4.1 平均值法第27页
        2.4.2 最大值法第27页
        2.4.3 加权平均法第27-28页
        2.4.4 多分辨率样条法第28页
    2.5 图像拼接技术的衡量标准第28-30页
        2.5.1 主观衡量法第28-29页
        2.5.2 客观衡量法第29-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章 图像预处理第31-38页
    3.1 引言第31页
    3.2 摄像设备成像原理第31-33页
    3.3 柱面投影变换第33-36页
        3.3.1 像素焦距的估计第33-34页
        3.3.2 柱面投影第34-36页
    3.4 图像插值方法第36-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第四章 改进快速特征点配准算法第38-59页
    4.1 引言第38页
    4.2 常用的特征点检测算法第38-41页
        4.2.1 Moravec特征点检测算法第38-39页
        4.2.2 Harris特征点检测算法第39-40页
        4.2.3 SUSAN特征点检测算法第40-41页
    4.3 改进快速特征点检测算法第41-44页
        4.3.1 菱形算子第42页
        4.3.2 非特征点的快速过滤方法第42-43页
        4.3.3 特征点的精确检测第43-44页
        4.3.4 局部非极大值滤除第44页
    4.4 特征点的配准第44-50页
        4.4.1 归一化的互相关算法的初步配准第45-46页
        4.4.2 图像的坐标变换第46-48页
        4.4.3 投影变换矩阵参数的估计第48-49页
        4.4.4 随机采样一致性算法的精确配准第49-50页
    4.5 改进配准算法的实验结果与分析第50-58页
        4.5.1 特征点检测算法的实验结果分析第50-53页
        4.5.2 图像配准效果的实验结果与分析第53-55页
        4.5.3 算法的总体性能分析第55-58页
    4.6 本章小结第58-59页
第五章 全景图像的拼接第59-75页
    5.1 引言第59页
    5.2 外界因素对图像融合的影响第59-62页
        5.2.1 相同外界因素的图像融合第59-60页
        5.2.2 曝光不同的图像融合第60-61页
        5.2.3 运动物体的图像融合第61-62页
    5.3 泊松融合第62-70页
        5.3.1 泊松方程的理论推导第62-65页
        5.3.2 图像的泊松编辑第65-68页
        5.3.3 图像的泊松方程融合过程第68-69页
        5.3.4 泊松融合的实验结果第69-70页
    5.4 全景图像的分组拼接方法第70-71页
        5.4.1 常用的全景图像的拼接方法第70-71页
        5.4.2 改进全景图拼接方法第71页
    5.5 全景图像拼接第71-74页
    5.6 本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-77页
    6.1 本文的主要工作第75页
    6.2 未来工作的展望第75-77页
参考文献第77-80页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第80-81页

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