基于球形相机模型的鱼眼图像特征点提取和匹配的研究

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基于球形相机模型的鱼眼图像特征点提取和匹配的研究

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基于球形相机模型的鱼眼图像特征点提取和匹配的研究

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 引言	第11-13页
1.2 研究现状	第13-17页
1.2.1 特征点检测方法	第14-15页
1.2.2 特征点描述方法	第15-16页
1.2.3 鱼眼镜头成像	第16-17页
1.2.4 鱼眼图像特征点提取和匹配难点	第17页
1.3 本文研究内容及组织结构	第17-19页
1.3.1 研究内容及贡献	第17-18页
1.3.2 本文组织结构	第18-19页
第2章针孔模型下特征点提取和匹配算法的研究	第19-35页
2.1 针孔模型下特征点的提取	第19-23页
2.1.1 特征提取算法比较	第19-20页
2.1.2 SIFT特征点检测算法	第20-23页
2.2 针孔模型下特征点的描述和匹配	第23-25页
2.2.1 特征点的描述	第23-24页
2.2.2 特征点的匹配	第24页
2.2.3 剔除误匹配	第24-25页
2.3 算法对鱼眼图像的不适用性分析	第25-26页
2.4 实验结果与分析	第26-33页
2.4.1 特征点的提取	第27-29页
2.4.2 特征点的匹配	第29-32页
2.4.3 结果分析	第32-33页
2.5 本章小结	第33-35页
第3章基于尺度变化与齐次坐标融合的鱼眼镜头球面成像模型的研究	第35-49页
3.1 单位尺度下成像模型的定义	第35-38页
3.1.1 参考坐标系介绍	第35-36页
3.1.2 针孔模型	第36-37页
3.1.3 球形成像模型	第37-38页
3.2 尺度变化与齐次坐标融合的球面映射关系的推导	第38-40页
3.2.1 球面像平面映射关系	第38-39页
3.2.2 齐次坐标与尺度变化的融合模型	第39-40页
3.3 基于单应矩阵的球面映射参数的标定	第40-43页
3.3.1 单应矩阵的求解	第40-41页
3.3.2 内参的标定	第41-42页
3.3.3 外参的标定	第42-43页
3.3.4 畸变参数的标定	第43页
3.4 实验结果与分析	第43-47页
3.4.1 阶数和图像数量对标定精度的影响	第44-46页
3.4.2 图像的校正结果	第46-47页
3.5 本章小结	第47-49页
第4章基于球面模型的特征点提取算法改进	第49-67页
4.1 基于球面拉普拉斯方程的球面高斯核函数的推导	第49-53页
4.1.1 球面谐波函数	第49-51页
4.1.2 球面高斯核函数	第51-52页
4.1.3 球面卷积的定义	第52-53页
4.2 球面模型下的尺度空间	第53-58页
4.2.1 基于球面的卷积的实现	第53-54页
4.2.2 基于像平面卷积的实现	第54-58页
4.3 球面模型下特征点的提取	第58-62页
4.3.1 鱼眼图像DoG尺度空间的建立	第58-59页
4.3.2 极值点的检测和选取	第59-62页
4.4 实验结果与分析	第62-64页
4.4.1 特征点提取分析	第62-64页
4.4.2 特征点稳定性分析	第64页
4.5 本章小结	第64-67页
第5章基于球面模型的特征点描述和匹配算法改进	第67-83页
5.1 球面模型约束与描述算法融合的必要性	第67-70页
5.1.1 D-Nets特征描述算法	第67-69页
5.1.2 基于球面模型约束的D-Nets特征点描述算法改进	第69页
5.1.3 融合球面模型的必要性分析	第69-70页
5.2 基于球面模型的特征点区域描述算法改进	第70-76页
5.2.1 基于球面映射的梯度的校正	第70-71页
5.2.2 基于梯度校正的特征点描述算法	第71-76页
5.3 基于尺度变化的特征匹配算法	第76-78页
5.3.1 特征点的匹配算法	第76页
5.3.2 基于变化尺度的RANSAC去误匹配算法	第76-78页
5.4 实验结果与分析	第78-82页
5.4.1 特征点匹配分析	第78-81页
5.4.2 特征点去误匹配分析	第81-82页
5.5 本章小结	第82-83页
第6章总结与展望	第83-85页
6.1 总结	第83-84页
6.2 展望	第84-85页
参考文献	第85-91页
致谢	第91-93页
攻读硕士期间发表的论文	第93页

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