全景视频系统若干关键技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 全景视频系统的应用背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 全景视频系统的国内外研究状况及趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容与组织架构 | 第12-14页 |
| 第2章 数字视频图像基础 | 第14-25页 |
| 2.1 人类视觉系统 | 第14-15页 |
| 2.1.1 人眼构造 | 第14-15页 |
| 2.1.2 颜色和立体视觉 | 第15页 |
| 2.2 色彩模型 | 第15-18页 |
| 2.2.1 RGB 颜色空间 | 第16页 |
| 2.2.2 CMYK 颜色空间 | 第16-17页 |
| 2.2.3 YUV 颜色空间 | 第17页 |
| 2.2.4 非 RGB 颜色空间注意事项 | 第17-18页 |
| 2.3 成像模型 | 第18-22页 |
| 2.3.1 坐标系关系 | 第18-20页 |
| 2.3.2 摄像机模型 | 第20-21页 |
| 2.3.3 刚体模型 | 第21-22页 |
| 2.4 视频监控系统 | 第22-25页 |
| 第3章 视频降噪 | 第25-37页 |
| 3.1 视频噪声 | 第25-28页 |
| 3.1.1 视频噪声来源分析 | 第26-27页 |
| 3.1.2 视频噪声分类 | 第27页 |
| 3.1.3 视频噪声模型 | 第27-28页 |
| 3.2 视频降噪算法介绍 | 第28-30页 |
| 3.2.1 空域降噪 | 第28-29页 |
| 3.2.2 变换域降噪 | 第29页 |
| 3.2.3 时域降噪 | 第29-30页 |
| 3.3 视频质量评价 | 第30-31页 |
| 3.3.1 客观评价 | 第30-31页 |
| 3.3.2 主观评价 | 第31页 |
| 3.4 基于运动估计的视频降噪算法 | 第31-37页 |
| 3.4.1 算法流程 | 第32-33页 |
| 3.4.2 运动估计 | 第33页 |
| 3.4.3 搜索边界 | 第33页 |
| 3.4.4 帧间滤波 | 第33-34页 |
| 3.4.5 实验结果分析 | 第34-35页 |
| 3.4.6 结论 | 第35-37页 |
| 第4章 全景视频拼接 | 第37-51页 |
| 4.1 投影坐标系 | 第37-40页 |
| 4.1.1 球面投影 | 第38-39页 |
| 4.1.2 柱面投影 | 第39-40页 |
| 4.2 视频拼接 | 第40-48页 |
| 4.2.1 特征点提取 | 第41-43页 |
| 4.2.2 特征点剔除 | 第43-45页 |
| 4.2.3 特征点描述 | 第45-46页 |
| 4.2.4 特征点匹配 | 第46-48页 |
| 4.2.5 匹配结果 | 第48页 |
| 4.3 视频图像融合 | 第48-50页 |
| 4.4 拼接结果 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 附录 A 个人简历 | 第56-57页 |
| 附录 B 在校期间发表的学术论文及研究成果 | 第57页 |
