| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作及组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像配准理论概述 | 第15-26页 |
| 2.1 图像配准定义 | 第15页 |
| 2.2 图像配准的一般流程与关键要素 | 第15-17页 |
| 2.3 图像配准的变换模型 | 第17-20页 |
| 2.4 图像配准方法的分类 | 第20-24页 |
| 2.4.1 基于灰度的图像配准方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基于变换域的图像配准方法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 基于特征的图像配准方法 | 第22-24页 |
| 2.5 配准算法的性能评价标准 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于特征点的配准算法 | 第26-40页 |
| 3.1 基于特征点的配准技术概述 | 第26-28页 |
| 3.1.1 基于特征点的配准流程 | 第27页 |
| 3.1.2 基于特征点的配准优点 | 第27-28页 |
| 3.2 角点检测算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 Moravec算子 | 第28-29页 |
| 3.2.2 Harris算子 | 第29-30页 |
| 3.2.3 SUSAN算子 | 第30-32页 |
| 3.3 SIFT算法 | 第32-34页 |
| 3.3.1 尺度空间极值点检测 | 第32页 |
| 3.3.2 关键点精确定位 | 第32-33页 |
| 3.3.3 特征点主方向确定 | 第33页 |
| 3.3.4 SIFT特征描述符 | 第33-34页 |
| 3.3.5 SIFT算法评价 | 第34页 |
| 3.4 SURF算法 | 第34-39页 |
| 3.4.1 特征点检测 | 第34-37页 |
| 3.4.2 特征点主方向确定 | 第37页 |
| 3.4.3 SURF特征描述符 | 第37-38页 |
| 3.4.4 SURF特征点匹配 | 第38页 |
| 3.4.5 SURF算法评价 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于改进SURF算子的彩色图像配准算法 | 第40-50页 |
| 4.1 问题描述和理论基础 | 第40-42页 |
| 4.1.1 SURF算法问题描述 | 第40页 |
| 4.1.2 RGB彩色模型 | 第40-41页 |
| 4.1.3 RANSAC算法剔除误匹配 | 第41-42页 |
| 4.2 改进SURF算子的彩色图像配准算法 | 第42-45页 |
| 4.2.1 SURF特征描述符的改进 | 第42-43页 |
| 4.2.2 特征匹配的优化 | 第43-45页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.3.1 旋转变换图像的配准 | 第45-46页 |
| 4.3.2 视角变换图像的配准 | 第46-47页 |
| 4.3.3 不同变换程度图像的配准 | 第47-48页 |
| 4.3.5 含噪声图像的配准 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于KAZE的自适应模糊图像配准算法 | 第50-61页 |
| 5.1 理论基础 | 第50-51页 |
| 5.1.1 非线性尺度空间 | 第50-51页 |
| 5.1.2 空间余弦相似度 | 第51页 |
| 5.2 基于KAZE的自适应模糊图像配准算法原理及实现 | 第51-55页 |
| 5.2.1 KAZE算法的非线性尺度空间 | 第51-53页 |
| 5.2.2 KAZE特征点检测 | 第53页 |
| 5.2.3 构造特征描述符 | 第53-54页 |
| 5.2.4 自适应特征匹配 | 第54页 |
| 5.2.5 误匹配点对剔除 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第55-60页 |
| 5.3.1 高斯模糊图像测试 | 第55-56页 |
| 5.3.2 光照模糊图像测试 | 第56-58页 |
| 5.3.3 噪声模糊图像测试 | 第58-59页 |
| 5.3.4 焦点改变的模糊图像测试 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第67-68页 |