| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 鱼眼图像几何校正的研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.1.2 鱼眼图像拼接的研究背景和意义 | 第13页 |
| 1.2 鱼眼图像的几何校正和拼接算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.1 鱼眼图像几何校正算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 鱼眼图像拼接算法的研究现状 | 第14页 |
| 1.3 论文研究内容、创新点和组织结构 | 第14-18页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第15页 |
| 1.3.3 论文组织结构 | 第15-18页 |
| 第2章 鱼眼图像的基础知识 | 第18-22页 |
| 2.1 鱼眼镜头简介 | 第18-20页 |
| 2.1.1 什么是鱼眼镜头 | 第18-19页 |
| 2.1.2 鱼眼镜头成像原理 | 第19-20页 |
| 2.2 鱼眼图像的获取 | 第20-21页 |
| 2.2.1 获取鱼眼图像的设备及方法 | 第20页 |
| 2.2.2 鱼眼图像的分类 | 第20-21页 |
| 2.3 鱼眼图像的变形 | 第21-22页 |
| 第3章 鱼眼图像的校正 | 第22-52页 |
| 3.1 垂直视角为180°鱼眼图像的校正算法研究 | 第22-32页 |
| 3.1.1 基于圆柱模型的校正 | 第22-24页 |
| 3.1.1.1 柱面模型的建立 | 第22-23页 |
| 3.1.1.2 函数映射的推导 | 第23-24页 |
| 3.1.1.3 坐标系之间的转换 | 第24页 |
| 3.1.1.4 像素的赋值 | 第24页 |
| 3.1.2 基于球面模型的经纬映射图算法 | 第24-28页 |
| 3.1.2.1 算法原理 | 第24-25页 |
| 3.1.2.2 算法流程图 | 第25-26页 |
| 3.1.2.3 具体算法实现步骤 | 第26-28页 |
| 3.1.3 改进的基于球面模型的校正算法 | 第28-29页 |
| 3.1.3.1 改进算法的流程图 | 第28页 |
| 3.1.3.2 改进算法的原理及步骤 | 第28-29页 |
| 3.1.4 实验结果及分析比较 | 第29-32页 |
| 3.1.4.1 基于圆柱模型的校正算法的实验结果 | 第29-30页 |
| 3.1.4.2 基于球面经纬映射算法的实验结果 | 第30-31页 |
| 3.1.4.3 改进算法的实验结果 | 第31-32页 |
| 3.2 水平视角为360°鱼眼图像的全景展开算法研究 | 第32-38页 |
| 3.2.1 基于半立方体模型的展开 | 第32-33页 |
| 3.2.1.1 函数映射原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于圆柱模型的展开 | 第33-34页 |
| 3.2.2.1 构建柱面模型 | 第33-34页 |
| 3.2.3 基于改进的球面模型校正算法的展开 | 第34-35页 |
| 3.2.3.1 算法原理及步骤 | 第34-35页 |
| 3.2.4 实验结果及分析比较 | 第35-38页 |
| 3.2.4.1 基于半立方体模型展开的实验结果 | 第35-36页 |
| 3.2.4.2 基于镜头朝上的柱面模型展开的实验结果 | 第36-37页 |
| 3.2.4.3 基于改进的球面模型校正算法的展开实验结果 | 第37-38页 |
| 3.3 垂直视角超过180°鱼眼图像的校正算法研究 | 第38-42页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第38页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第38-42页 |
| 3.3.2.1 算法流程图 | 第38-39页 |
| 3.3.2.2 具体实现步骤 | 第39-42页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第42页 |
| 3.4 基于日晷投影的局部透视校正算法及系统实现 | 第42-52页 |
| 3.4.1 日晷投影模型 | 第42-44页 |
| 3.4.2 算法原理及实现步骤 | 第44-52页 |
| 3.4.2.1 算法流程图 | 第44页 |
| 3.4.2.2 具体实现步骤 | 第44-49页 |
| 3.4.2.3 实验结果及软件系统的实现 | 第49-52页 |
| 第4章 图像的拼接算法研究 | 第52-70页 |
| 4.1 图像拼接的基本流程 | 第52-53页 |
| 4.2 图像匹配算法的比较分析 | 第53-56页 |
| 4.2.1 基于区域的图像匹配算法 | 第53-55页 |
| 4.2.1.1 相关法 | 第53-54页 |
| 4.2.1.2 对数极坐标变换方法 | 第54页 |
| 4.2.1.3 最大互信息匹配法 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于特征的图像匹配算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2.1 控制点匹配算法 | 第55页 |
| 4.2.2.2 自动角点检测匹配算法 | 第55-56页 |
| 4.2.2.3 基于轮廓特征的匹配算法 | 第56页 |
| 4.2.2.4 基于尺度不变特征变换(SIFT)的匹配算法 | 第56页 |
| 4.3 SIFT算法原理 | 第56-66页 |
| 4.3.1 SIFT特征向量的生成 | 第57-64页 |
| 4.3.1.1 尺度空间的生成 | 第57-59页 |
| 4.3.1.2 DOG空间极值点的检测 | 第59-60页 |
| 4.3.1.3 精确确定极值点的位置 | 第60-62页 |
| 4.3.1.4 特征点主方向的确定 | 第62-63页 |
| 4.3.1.5 特征向量的生成 | 第63-64页 |
| 4.3.2 SIFT特征向量的匹配 | 第64-65页 |
| 4.3.2.1 特征向量的匹配 | 第64页 |
| 4.3.2.2 错误匹配的消除 | 第64-65页 |
| 4.3.3 SIFT匹配算法的实验结果及分析 | 第65-66页 |
| 4.4 图像的融合 | 第66-67页 |
| 4.5 图像拼接的实验结果及分析 | 第67-70页 |
| 第5章 结束语 | 第70-72页 |
| 5.1 论文总结 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78页 |
