三维全景的图像校正及特征提取算法的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要工作内容 | 第10-12页 |
| 第2章 鱼眼图像校正相关理论 | 第12-21页 |
| 2.1 鱼眼镜头概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 鱼眼镜头成像原理 | 第12-14页 |
| 2.1.2 鱼眼镜头模型 | 第14页 |
| 2.2 鱼眼图像校正模型 | 第14-20页 |
| 2.2.1 经度坐标校正模型 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于多项式的校正模型 | 第16-18页 |
| 2.2.3 3D校正模型 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 图像特征提取相关理论 | 第21-28页 |
| 3.1 图像特征提取概述 | 第21-22页 |
| 3.2 图像预处理技术 | 第22-25页 |
| 3.2.1 图像预处理流程 | 第22-23页 |
| 3.2.2 图像灰度化 | 第23页 |
| 3.2.3 图像灰度变换 | 第23-25页 |
| 3.2.4 实验结果 | 第25页 |
| 3.3 图像特征提取方法分类 | 第25-27页 |
| 3.3.1 颜色特征提取 | 第25-26页 |
| 3.3.2 纹理特征提取 | 第26页 |
| 3.3.3 形状特征提取 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第4章 基于球面透视投影的可控鱼眼校正模型 | 第28-36页 |
| 4.1 建立球面透视投影校正模型 | 第28-30页 |
| 4.2 校正流程 | 第30-35页 |
| 4.2.1 读取图像信息 | 第31页 |
| 4.2.2 向后映射校正点 | 第31-32页 |
| 4.2.3 代入模型 | 第32页 |
| 4.2.4 插值计算 | 第32-34页 |
| 4.2.5 绘制校正图像 | 第34-35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 一种改进的特征描述子生成算法 | 第36-53页 |
| 5.1 特征点的提取 | 第36-42页 |
| 5.1.1 尺度空间理论 | 第36-37页 |
| 5.1.2 尺度空间中寻找极值点 | 第37-39页 |
| 5.1.3 精确定位特征点 | 第39-41页 |
| 5.1.4 计算特征点主方向 | 第41-42页 |
| 5.2 特征点描述子 | 第42-52页 |
| 5.2.1 128维特征点描述子 | 第42-43页 |
| 5.2.2 改进的特征点描述子 | 第43-52页 |
| 5.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
