基于特征点的图像拼接算法的研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 图像拼接技术的研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 图像拼接技术的分类及研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作和组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像拼接技术的基本原理 | 第15-30页 |
| 2.0 图像拼接技术的基本流程 | 第15-16页 |
| 2.1 图像变换技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 坐标系统 | 第16-17页 |
| 2.1.2 坐标变换模型 | 第17-20页 |
| 2.2 图像预处理 | 第20-23页 |
| 2.2.1 图像的校正 | 第20-21页 |
| 2.2.2 直方图均衡化 | 第21页 |
| 2.2.3 图像噪声的抑制 | 第21-23页 |
| 2.3 图像配准技术 | 第23-27页 |
| 2.3.1 图像配准原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 几种图像配准方法 | 第25-27页 |
| 2.4 图像融合 | 第27-30页 |
| 2.4.1 直接平均融合法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 加权平均融合法 | 第28页 |
| 2.4.3 中值滤波融合法 | 第28-30页 |
| 第三章 基于SIFT的图像配准算法 | 第30-49页 |
| 3.1 SIFT算法流程 | 第30-31页 |
| 3.2 SIFT特征点提取 | 第31-37页 |
| 3.2.1 尺度空间理论 | 第31-32页 |
| 3.2.2 高斯差分金字塔 | 第32-34页 |
| 3.2.3 局部极值点检测和极值点精确定位 | 第34-37页 |
| 3.3 SIFT特征向量的生成 | 第37-39页 |
| 3.3.1 确定特征点主方向 | 第37-38页 |
| 3.3.2 生成SIFT特征描述符 | 第38-39页 |
| 3.4 SIFT特征向量匹配 | 第39-42页 |
| 3.5 平滑变化仿射的SIFT特征匹配算法 | 第42-49页 |
| 3.5.1 平滑变化仿射的介绍与它的代价函数 | 第42-45页 |
| 3.5.2 最小化代价函数 | 第45-47页 |
| 3.5.3 算法的实现 | 第47-49页 |
| 第四章 基于特征点的图像拼接结果优化与分析 | 第49-55页 |
| 4.1 图像拼接效果及改进 | 第49-52页 |
| 4.2 优化的融合算法 | 第52-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 期望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
