基于CUDA的实时图像拼接技术研究



基于CUDA的实时图像拼接技术研究

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基于CUDA的实时图像拼接技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-11页
第一章绪论	第11-26页
· 课题研究背景和意义	第11-12页
· 地面移动机器人遥控技术的研究现状	第12-15页
· 图像拼接技术的研究现状及其应用	第15-19页
· 图像拼接的应用领域	第15-16页
· 图像拼接技术的基本特点及算法分类	第16-18页
· 图像拼接的技术重点、研究热点和发展方向	第18-19页
· CUDA及其编程模型	第19-23页
· 基于GPU的通用计算	第19-21页
· CUDA及其编程模型	第21-23页
· 论文的主要研究工作和结构安排	第23-26页
· 论文的主要工作和成果	第23-24页
· 论文的组织结构	第24-26页
第二章摄像机模型与图像拼接基本原理	第26-40页
· 摄像机模型及其标定	第26-33页
· 基本参考坐标系及其变换关系	第26-28页
· 摄像机成像模型	第28-30页
· 摄像机的标定	第30-33页
· 图像拼接基本原理	第33-39页
· 基于区域的图像匹配	第34-35页
· 图像变换模型	第35-37页
· 图像融合	第37-39页
· 本章小结	第39-40页
第三章基于CUDA的实时图像拼接算法	第40-65页
· 结合先验信息的自适应图像匹配方法	第40-46页
· 自适应图像匹配算法的计算复杂度	第40-41页
· 待匹配点的选取	第41-43页
· 具有旋转不变性的匹配模板	第43-46页
· 自适应匹配搜索区域	第46页
· 基于改进RANSAC的图像变换模型参数估计	第46-55页
· RANSAC算法基本原理	第47-48页
· 对RANSAC算法的几点改进	第48-53页
· 基于改进RANSAC的图像变换模型求解算法	第53-55页
· 基于CUDA的实时图像拼接算法	第55-58页
· 基于CUDA的实时图像拼接算法流程	第55-56页
· 最佳匹配点并行搜索算法	第56-57页
· 基于改进RANSAC的射影变换模型并行求解算法	第57-58页
· 实验结果及分析	第58-64页
· 基于GPU的并行计算实验	第59-61页
· 结合先验信息的自适应匹配点搜索实验	第61-63页
· 基于CUDA的实时图像拼接实验	第63-64页
· 本章小结	第64-65页
第四章地面移动机器人遥控系统设计与实现	第65-80页
· 大视野遥控系统结构	第65-69页
· 人机接口模块	第66-67页
· 环境感知模块	第67页
· 路径规划模块	第67-68页
· 无线通信模块	第68页
· 遥控工作模式	第68-69页
· 基于CUDA-RTIM的大视野实时图像获取	第69-73页
· 具有不同环境特点的图像拼接实验	第69-71页
· 具有不同分辨率的图像拼接实验	第71-73页
· 基于拼接图像的移动机器人目标点定位	第73-78页
· 单幅图像的目标点定位	第74-75页
· 拼接图像的目标点定位	第75-76页
· 实验结果及分析	第76-78页
· 本章小结	第78-80页
第五章总结与展望	第80-82页
· 论文工作总结	第80-81页
· 今后工作展望	第81-82页
致谢	第82-83页
参考文献	第83-87页
作者在学期间取得的学术成果	第87 页

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