| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 图像配准技术的发展与应用 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究内容与本文章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 图像配准的基础理论 | 第14-26页 |
| 2.1 图像配准的模型 | 第14-15页 |
| 2.2 图像配准的分类 | 第15-18页 |
| 2.2.1 图像配准应用分类 | 第15页 |
| 2.2.2 图像配准方法分类 | 第15-18页 |
| 2.3 基于特征图像配准的原理 | 第18-24页 |
| 2.3.1 特征提取 | 第18-19页 |
| 2.3.2 特征匹配 | 第19页 |
| 2.3.3 模型参数估计 | 第19-22页 |
| 2.3.4 灰度插值技术 | 第22-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 特征点提取算法 | 第26-44页 |
| 3.1 特征点提取算子 | 第26-36页 |
| 3.1.1 Harris角点检测算子 | 第26-30页 |
| 3.1.2 SIFT特征点提取算子 | 第30-34页 |
| 3.1.3 SURF特征点提取算子 | 第34-35页 |
| 3.1.4 算子的性能比较 | 第35-36页 |
| 3.2 改进的SIFT特征描述子 | 第36-39页 |
| 3.2.1 原匹配算法的特征点描述子 | 第36-38页 |
| 3.2.2 改进后算法的特征点描述子 | 第38-39页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 结合BBF与肯德尔系数的特征点匹配算法 | 第44-56页 |
| 4.1 Kd树算法 | 第44-50页 |
| 4.1.1 构建Kd树 | 第45-47页 |
| 4.1.2 最近邻查询算法 | 第47-49页 |
| 4.1.3 BBF查询法 | 第49页 |
| 4.1.4 匹配对提纯 | 第49-50页 |
| 4.2 肯德尔系数约束 | 第50-52页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于改进SIFT算法的图像配准在图像拼接中的应用 | 第56-66页 |
| 5.1 配准待拼接图像 | 第57-62页 |
| 5.1.1 改进SIFT算法提取特征点 | 第58页 |
| 5.1.2 特征点匹配 | 第58-60页 |
| 5.1.3 变换图像 | 第60-62页 |
| 5.2 拼接图像 | 第62-63页 |
| 5.2.1 图像融合 | 第62页 |
| 5.2.2 拼接图像的实现 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |