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面向多媒体传感器网络的多摄像机环状全景视觉感知

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究的背景与意义第11-12页
        1.1.1 课题背景第11页
        1.1.2 课题目的与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状及发展趋势第12-17页
        1.2.1 WMSN的研究现状第12-13页
        1.2.2 多摄像机全景视觉的研究现状第13-17页
        1.2.3 未来发展趋势第17页
    1.3 研究内容与论文结构第17-19页
        1.3.1 论文的主要研究内容第17-18页
        1.3.2 论文章节的组织结构第18-19页
第2章 多摄像机全景图像的配准与融合算法研究第19-31页
    2.1 全景图像变换模型第19-20页
        2.1.1 仿射变换模型第19-20页
        2.1.2 透视投影变换模型第20页
    2.2 全景图像投影模型第20-23页
        2.2.1 柱面投影模型第21-22页
        2.2.2 球面投影模型第22-23页
    2.3 图像重采样方法第23-25页
    2.4 全景图像配准算法第25-27页
        2.4.1 基于区域的图像配准方法第25-26页
        2.4.2 基于特征的图像配准算法第26-27页
    2.5 全景图像融合算法第27-30页
        2.5.1 时域融合算法第27-30页
        2.5.2 小波域图像融合第30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 基于特征点的图像配准方法第31-59页
    3.1 特征点检测算法第31-36页
        3.1.1 Harris角点检测算法第31-32页
        3.1.2 SIFT特征点检测算法第32-36页
    3.2 特征点匹配算法第36-40页
        3.2.1 区域匹配方法第36-37页
        3.2.2 特征向量匹配算法第37-38页
        3.2.3 RANSAC算法第38-40页
    3.3 基于特征点匹配的全局单应性矩阵配准方法第40-41页
    3.4 Moving DLT图像配准方法第41-46页
        3.4.1 全局单应性矩阵配准方法的不足第41-43页
        3.4.2 DLT图像配准方法第43-44页
        3.4.3 Moving DLT图像配准方法第44-45页
        3.4.4 Moving DLT实验结果第45-46页
    3.5 SPHP图像配准方法第46-55页
        3.5.1 Moving DLT算法的缺陷第46-47页
        3.5.2 SPHP图像配准算法第47-55页
    3.6 改进的SPHP图像配准方法第55-58页
        3.6.1 改进的SPHP算法第55-56页
        3.6.2 改进的图像配准方法实验结果第56-58页
    3.7 本章小结第58-59页
第4章 多摄像机全景视频生成的研究第59-73页
    4.1 视频拼接实时性的影响因素分析第59-60页
        4.1.1 图像配准过程实时性分析第59页
        4.1.2 图像融合过程实时性分析第59-60页
    4.2 改进的双线性融合方法第60-63页
        4.2.1 改进的双线性融合方法第60-61页
        4.2.2 线性融合方法的效果对比与分析第61-63页
    4.3 基于查表法的图像拼接方法第63-66页
        4.3.1 逆向插值查表法第63-64页
        4.3.2 正向插值的逆向查表法第64-66页
    4.4 实验结果与分析第66-70页
        4.4.1 基于多摄像机的全景视频拼接流程第66-67页
        4.4.2 全景图像拼接实验第67-68页
        4.4.3 查表法实时性实验第68-69页
        4.4.4 C++平台实时性测试第69-70页
        4.4.5 动态目标下的效果验证第70页
    4.5 本章小结第70-73页
第5章 总结与展望第73-75页
    5.1 总结第73-74页
    5.2 展望第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79页

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