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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

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