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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,点击这进入下载页面
 
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