基于球形摄像机模型的全景三维跟踪算法的研究

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基于球形摄像机模型的全景三维跟踪算法的研究

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基于球形摄像机模型的全景三维跟踪算法的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-19页
1.1 全景三维跟踪概述	第11-15页
1.1.1 全景视觉简介	第11-13页
1.1.2 立体视觉简介	第13-14页
1.1.3 全景三维跟踪的意义	第14页
1.1.4 全景三维跟踪要解决的问题	第14-15页
1.2 研究现状	第15-17页
1.2.1 全景跟踪概述与研究现状	第15-16页
1.2.2 全景立体视觉概述与研究现状	第16-17页
1.3 本文结构与贡献	第17-19页
1.3.1 本文组织结构	第17-18页
1.3.2 贡献与创新	第18-19页
第2章双目球形摄像机模型的构建	第19-33页
2.1 球形摄像机模型的研究	第19-23页
2.1.1 针孔摄像机成像模型	第19-21页
2.1.2 基于多摄像机系统构建球形摄像机模型	第21-23页
2.2 双目球形摄像机模型的结构	第23-26页
2.2.1 垂直和水平结构的研究	第23-25页
2.2.2 双目球形摄像机模型垂直结构的构建	第25-26页
2.3 双目球形摄像机模型的标定	第26-27页
2.3.1 摄像机标定方法	第26-27页
2.3.2 双目球形摄像机模型的标定方法	第27页
2.4 实验结果与分析	第27-31页
2.4.1 双目球形摄像机模型标定结果	第27-30页
2.4.2 球形全景图的生成	第30-31页
2.5 本章小结	第31-33页
第3章球形全景图立体匹配算法的研究	第33-51页
3.1 SURF算法	第33-37页
3.1.1 SURF算法的特征点检测	第33-36页
3.1.2 特征描述子的生成	第36-37页
3.2 球面SURF算法	第37-42页
3.2.1 球面SURF算法特征点的检测	第37-39页
3.2.2 球面SURF描述子的生成	第39-41页
3.2.3 描述子的匹配	第41-42页
3.3 球形摄像机模型的对极几何理论	第42-45页
3.3.1 针孔摄像机对极几何理论	第42-43页
3.3.2 球形摄像机模型的对极几何理论	第43-44页
3.3.3 基于对极几何和RANSAC的去误匹配	第44-45页
3.4 实验结果与分析	第45-49页
3.5 本章小结	第49-51页
第4章快速准确的目标跟踪算法的研究	第51-67页
4.1 基于压缩感知的特征提取算法	第51-56页
4.1.1 压缩感知理论	第51-53页
4.1.2 基于压缩感知的特征提取方法	第53-56页
4.2 基于时空约束的MIL Boosting目标检测算法	第56-61页
4.2.1 目标检测与分类器模型	第56-57页
4.2.2 基于MIL Boosting的分类器组合算法	第57-59页
4.2.3 基于时空约束的MIL Boosting目标检测算法实现	第59-61页
4.3 跟踪算法整体构建	第61-62页
4.4 实验结果与分析	第62-66页
4.5 本章小结	第66-67页
第5章球形全景图三维跟踪的研究	第67-81页
5.1 基于双目球形摄像机模型的三维信息获取	第67-71页
5.1.1 双目摄像机模型的三维信息计算方法	第67-69页
5.1.2 基于双目球形摄像机模型三维信息获取的研究	第69-71页
5.2 全景三维跟踪的研究	第71-73页
5.2.1 目标跟踪算法在球形全景图上的改进	第71-72页
5.2.2 基于球形全景图的目标跟踪与三维信息获取的融合	第72-73页
5.3 实验结果与分析	第73-79页
5.3.1 全景三维信息计算实验与分析	第73-75页
5.3.2 全景跟踪实验与分析	第75-77页
5.3.3 全景三维跟踪实验与分析	第77-79页
5.4 本章小结	第79-81页
第6章总结与展望	第81-83页
6.1 总结	第81-82页
6.2 展望	第82-83页
参考文献	第83-89页
致谢	第89-91页
攻读硕士期间发表的论文和获得的奖励	第91页

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