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基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·课题研究的背景及意义第8-9页
   ·研究现状第9-10页
     ·图像拼接的研究现状第9页
     ·视频拼接的研究现状第9-10页
   ·本文的主要工作第10-12页
第二章 图像与视频拼接技术的相关理论背景第12-22页
   ·图像与视频第12页
   ·图像拼接流程第12-13页
   ·图像采集第13-14页
     ·静态图像采集第13页
     ·视频图像采集第13-14页
   ·图像变换模型第14-18页
     ·二维平面运动参数模型第15-16页
     ·柱坐标与球坐标系统第16-18页
   ·图像配准技术第18-19页
     ·基于灰度信息的图像配准方法第18页
     ·基于变换域的图像配准方法第18-19页
     ·基于特征的图像配准方法第19页
   ·图像插值技术第19-21页
     ·最近邻插值第19-20页
     ·双线性插值第20-21页
   ·本章小结第21-22页
第三章 基于 SURF 特征的图像配准算法第22-38页
   ·SURF 特征的提取第22-30页
     ·积分图像第23页
     ·尺度空间极值检测第23-25页
     ·特征点主方向的确定第25-26页
     ·特征点描述符的生成第26-27页
     ·实验结果及分析第27-30页
   ·SURF 特征的粗匹配第30-33页
     ·基于最近邻与次近邻距离比值的匹配算法第30-31页
     ·基于 Hessian 矩阵迹的快速匹配第31-32页
     ·实验结果及分析第32-33页
   ·SURF 特征提纯第33-36页
     ·RANSAC 算法第33-34页
     ·改进的 RANSAC 算法第34-35页
     ·实验结果及分析第35-36页
   ·本章小结第36-38页
第四章 基于 SURF 自动排序柱面全景图的实现第38-54页
   ·图像融合第38-44页
     ·平均值法第38页
     ·加权平均法第38-39页
     ·最大值法第39-40页
     ·带阈值的加权平滑处理第40-43页
     ·融合质量评价第43-44页
   ·自动排序的柱面全景图的实现第44-49页
     ·多幅图像拼接的实现流程图第44-45页
     ·图像的合成方式第45-47页
     ·图像排序第47-48页
     ·实验结果及分析第48-49页
   ·基于 SURF 自动排序拼接软件使用说明第49-53页
     ·拼接软件使用说明第49-50页
     ·拼接软件的使用步骤第50-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 基于 SURF 多摄像头实时视频拼接的实现第54-68页
   ·视频拼接的关键技术第54-55页
     ·DirectShow 技术第54-55页
     ·OpenCV 技术第55页
   ·基于感兴趣区域的图像融合算法第55-57页
     ·感兴趣区域的确定第56-57页
   ·实时视频拼接系统的实现流程图第57-58页
   ·实验结果及分析第58-66页
     ·两路 USB 摄像头的横向拼接实验第58-61页
     ·两路 USB 摄像头的纵向拼接实验第61-63页
     ·四路 USB 摄像头的横纵拼接实验第63-66页
   ·本章小结第66-68页
第六章 总结与展望第68-72页
   ·工作总结第68-69页
   ·工作展望第69-72页
致谢第72-74页
参考文献第74-77页

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