基于特征点的图像配准方法及其应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容和各章节安排 | 第11-13页 |
| 2 图像配准方法综述 | 第13-21页 |
| ·图像配准理论概述 | 第13-17页 |
| ·图像配准的定义 | 第13页 |
| ·图像配准技术的分类 | 第13-14页 |
| ·图像变换与重采样 | 第14-17页 |
| ·图像配准的流程和要素 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-21页 |
| 3 图像的特征提取 | 第21-33页 |
| ·图像特征概述 | 第21-23页 |
| ·边缘特征 | 第21-22页 |
| ·区域特征 | 第22页 |
| ·点特征 | 第22-23页 |
| ·常用的角点检测算子 | 第23-27页 |
| ·Moravec 角点检测算子 | 第23页 |
| ·SUSAN 角点检测算子[ | 第23-26页 |
| ·Harris 角点检测算子 | 第26-27页 |
| ·条件数 | 第27-29页 |
| ·概念 | 第27-28页 |
| ·定理 | 第28-29页 |
| ·实现 | 第29页 |
| ·改进后的基于条件数的Harris 角点提取 | 第29-30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 特征点匹配 | 第33-43页 |
| ·点匹配算法简介 | 第33页 |
| ·区域描述概述 | 第33页 |
| ·区域描述的概念 | 第33页 |
| ·简单区域描述 | 第33页 |
| ·矩不变量 | 第33-35页 |
| ·不变矩简介 | 第33-34页 |
| ·不变矩的应用 | 第34页 |
| ·不变矩的特点 | 第34-35页 |
| ·以改进的Zernike 矩为描述子的特征匹配 | 第35-37页 |
| ·Zernike 多项式 | 第35页 |
| ·Zernike 矩的定义 | 第35-36页 |
| ·Zernike 矩的性质 | 第36-37页 |
| ·本文的特征匹配算法 | 第37-39页 |
| ·图像配准及结果分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 5 图像拼接与融合技术 | 第43-54页 |
| ·图像融合技术介绍 | 第43-44页 |
| ·加权平滑法 | 第43-44页 |
| ·逻辑滤波器法 | 第44页 |
| ·像素灰度值选大图像融合方法 | 第44页 |
| ·像素灰度值选小图像融合方法 | 第44页 |
| ·变换域图像融合 | 第44-50页 |
| ·分量替换融合法 | 第45-47页 |
| ·多分辨率分析融合 | 第47-50页 |
| ·融合结果与分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·文总结 | 第54-55页 |
| ·对未来的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A 攻读硕士学期间发表的论文 | 第61页 |
