基于自相似性的混凝土图像特征点检测及应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 | 第11-12页 |
| 第2章 混凝土特征检测方案与图像拼接技术介绍 | 第12-18页 |
| 2.1 混凝土特征检测方案 | 第12-13页 |
| 2.2 图像拼接相关技术 | 第13-16页 |
| 2.2.1 图像获取 | 第13-14页 |
| 2.2.2 图像预处理 | 第14-15页 |
| 2.2.3 图像配准 | 第15页 |
| 2.2.4 图像融合 | 第15-16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-18页 |
| 第3章 基于局部图像熵的自相似性特征点检测算法 | 第18-48页 |
| 3.1 常用特征点检测算法 | 第18-23页 |
| 3.1.1 Harris角点 | 第18-20页 |
| 3.1.2 SIFT特征点 | 第20-22页 |
| 3.1.3 FAST特征点 | 第22-23页 |
| 3.2 自相似性特征点检测算法 | 第23-33页 |
| 3.2.1 图像局部自相似性 | 第23-25页 |
| 3.2.2 旋转不变性控制 | 第25-27页 |
| 3.2.3 尺度不变性控制 | 第27-30页 |
| 3.2.4 特征点精确定位 | 第30-33页 |
| 3.3 基于局部图像熵的自相似性特征点选择 | 第33-38页 |
| 3.3.1 图像信息熵 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于局部图像熵的特征点选择 | 第35-38页 |
| 3.4 特征点检测实验结果与分析 | 第38-46页 |
| 3.4.1 特征点稳定性评价标准 | 第38-39页 |
| 3.4.2 实验设计 | 第39-40页 |
| 3.4.3 坐标误差的影响 | 第40-42页 |
| 3.4.4 图像模糊、噪声、光照变化影响 | 第42-44页 |
| 3.4.5 图像旋转、尺度、视角变换影响 | 第44-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 自相似性特征点匹配方法 | 第48-64页 |
| 4.1 相关度匹配方法 | 第48-51页 |
| 4.1.1 传统NCC匹配算法 | 第48-49页 |
| 4.1.2 改进NCC匹配算法 | 第49-51页 |
| 4.2 基于特征描述子的匹配方法 | 第51-56页 |
| 4.2.1 SURF特征描述子匹配 | 第51-53页 |
| 4.2.2 改进SURF特征描述子匹配 | 第53-56页 |
| 4.3 匹配结果优化算法 | 第56-58页 |
| 4.3.1 RANSAC算法 | 第56页 |
| 4.3.2 GTM算法 | 第56-58页 |
| 4.4 图像匹配实验结果及分析 | 第58-62页 |
| 4.4.1 旋转变换图像匹配测试 | 第58-59页 |
| 4.4.2 尺度变换图像匹配测试 | 第59-60页 |
| 4.4.3 仿射变换图像匹配测试 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 混凝土图像拼接 | 第64-76页 |
| 5.1 图像配准相关技术 | 第64-68页 |
| 5.1.1 图像变换模型 | 第64-65页 |
| 5.1.2 图像配准平移处理 | 第65-66页 |
| 5.1.3 配准图像重叠区域选择 | 第66-68页 |
| 5.2 图像融合 | 第68-70页 |
| 5.2.1 平均值法 | 第68页 |
| 5.2.2 加权平均法 | 第68-70页 |
| 5.3 图像拼接结果评价方法 | 第70-71页 |
| 5.4 图像拼接实验结果与分析 | 第71-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 发表论文及科研情况说明 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |
