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基于图像匹配的摄像机轨迹自适应算法的研究与实现
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基于图像匹配的摄像机轨迹自适应算法的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-17页
1.1 选题背景及研究意义
第11-12页
1.2 计算机视觉及导航技术的研究现状与发展
第12-13页
1.3 图像匹配技术研究现状
第13-14页
1.4 图像特征提取方法
第14页
1.5 图像特征匹配方法
第14-15页
1.6 全局运动估计技术研究现状
第15页
1.7 本文主要工作
第15-16页
1.8 论文组织结构
第16-17页
第2章 图像处理理论与模型选取
第17-33页
2.1 计算机视觉理论的基本概念
第17-21页
2.1.1 常用坐标系及其关系
第17-20页
2.1.2 针孔模型
第20-21页
2.2 图像序列预处理
第21-25页
2.2.1 图像去噪
第22-23页
2.2.2 图像增强
第23-25页
2.3 描述全局运动的摄像机参数模型
第25-31页
2.3.1 运动矢量分布模型
第25-27页
2.3.2 基于参数模型的运动描述
第27-30页
2.3.3 全局运动参数模型选取
第30-31页
2.4 本章小结
第31-33页
第3章 基于SIFT特征的图像匹配及优化
第33-45页
3.1 SIFT的特征点提取
第33-38页
3.1.1 生成尺度空间
第33-34页
3.1.2 检测图像尺度空间极值
第34-35页
3.1.3 特征点的精确定位
第35-36页
3.1.4 特征点主方向的确定
第36-37页
3.1.5 特征描述子的构建
第37-38页
3.2 基于SIFT特征点的图像匹配
第38-41页
3.2.1 SIFT初匹配
第38-39页
3.2.2 基于邻域灰度信息特征点筛选
第39-41页
3.3 基于RANSAC算法的匹配点对优化
第41-44页
3.4 本章小结
第44-45页
第4章 基于改进SIFT的全局运动参数估计
第45-59页
4.1 欧式距离比阈值的确定
第45-49页
4.1.1 欧式距离比阈值参数寻优算法设计
第45-47页
4.1.2 算法有效性分析
第47-49页
4.2 自动比例采样算法分析及设计
第49-54页
4.2.1 基于采样的图像匹配原理
第49-52页
4.2.2 自动比例采样算法设计及实现
第52-54页
4.2.3 算法有效性分析
第54页
4.3 全局运动参数估计
第54-56页
4.4 本章小结
第56-59页
第5章 测试与实验结果及分析
第59-69页
5.1 基于自适应距离比阈值的SIFT算法的测试及实验结果
第59-64页
5.1.1 SIFT提取特征点算法测试
第59-60页
5.1.2 初匹配算法测试
第60页
5.1.3 自适应阈值算法测试
第60-62页
5.1.4 自适应阈值的匹配与经验阈值匹配效率对比
第62-63页
5.1.5 自适应阈值的匹配与经验阈值匹配获取参数精度对比
第63-64页
5.2 自动比例采样算法测试
第64-65页
5.3 摄像机运动轨迹描述
第65-67页
5.4 本章小结
第67-69页
第6章 总结与展望
第69-71页
6.1 工作总结
第69-70页
6.2 下一步工作展望
第70-71页
参考文献
第71-75页
致谢
第75页
本篇论文共
75
页,
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。
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