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全景凝视系统中的关键技术研究
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全景凝视系统中的关键技术研究
论文目录
摘要
第1-11页
Abstract
第11-13页
第一章 绪论
第13-28页
· 课题研究背景和意义
第13-14页
· 国内外研究现状
第14-24页
· 全景成像技术
第14-17页
· 主从摄像机系统
第17-20页
· 全景及PTZ摄像机的联合标定技术
第20-21页
· 目标凝视相关技术
第21-24页
· 论文的主要工作及结构
第24-28页
第二章 基于Bayer图像信号的鱼眼镜头畸变校正
第28-55页
· 引言
第28-29页
· 面向鱼眼镜头畸变校正的VFP投影方法
第29-36页
· 鱼眼镜头畸变和投影的基本原理
第29-30页
· VFP投影方法
第30-36页
· 基于Hermite和通道相关假设的Bayer图像插值
第36-50页
· 基于Hermite的Bayer图像插值方法
第37-44页
· 基于灰色块差分假设的图像光照估计
第44-50页
· 基于FPGA的鱼眼镜头畸变校正实现
第50-53页
· 本章小结
第53-55页
第三章 全景凝视系统的联合标定
第55-73页
· 引言
第55页
· 联合标定的模型与求解
第55-60页
· 全景摄像机的内参数模型
第55-56页
· PTZ摄像机的参数模型
第56-58页
· 基于局部旋转的映射模型与求解
第58-60页
· 基于特征点匹配的联合标定方法
第60-63页
· 基于重投影的特征点匹配
第60-61页
· 错误特征点对的剔除
第61-63页
· 联合标定算法完整流程
第63页
· 联合标定实验与分析
第63-72页
· 初步映射关系、重投影及特征点匹配
第64-68页
· 联动效果验证
第68-72页
· 本章小结
第72-73页
第四章 全景凝视系统的行人检测跟踪技术
第73-109页
· 引言
第73-74页
· 全景凝视系统的行人检测跟踪基本框架
第74-76页
· 基于图像的行人检测
第76-89页
· Adaboost分类器
第76-77页
· 积分通道特征与尺度归一化
第77-82页
· 嵌入重采样的级联检测算法
第82-86页
· 标准数据集实验
第86-89页
· 基于检测的行人跟踪
第89-96页
· 粒子滤波行人检测跟踪方法
第91-94页
· 特征点导向的运动模型
第94-96页
· 实验与分析
第96-107页
· 全景摄像机运动检测及目标跟踪、PTZ摄像机的联动拍摄
第97-99页
· 行人检测跟踪的实验与分析
第99-107页
· 实验小结
第107页
· 本章小结
第107-109页
第五章 结论与展望
第109-111页
致谢
第111-112页
参考文献
第112-121页
作者在学期间取得的学术成果
第121-122页
本篇论文共
122
页,
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