基于SURF特征点的图像拼接技术研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 论文研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要内容和章节安排 | 第10-11页 |
| 2 图像拼接技术理论概述 | 第11-23页 |
| 2.1 图像拼接基本流程 | 第11页 |
| 2.2 图像预处理 | 第11-14页 |
| 2.2.1 图像去噪处理 | 第12-13页 |
| 2.2.2 灰度值偏差修正 | 第13页 |
| 2.2.3 几何变形的修正 | 第13-14页 |
| 2.3 图像变换模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 刚体变换 | 第15页 |
| 2.3.2 仿射变换 | 第15页 |
| 2.3.3 投影变换 | 第15-16页 |
| 2.3.4 非线性变换 | 第16页 |
| 2.4 图像配准技术 | 第16-21页 |
| 2.4.1 图像配准的概念及关键技术 | 第16-17页 |
| 2.4.2 图像配准方法 | 第17-21页 |
| 2.5 图像融合技术 | 第21-22页 |
| 2.5.1 图像融合的定义及目的 | 第21-22页 |
| 2.5.2 图像融合的模型框架 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于特征点的图像配准技术研究 | 第23-43页 |
| 3.1 基于特征点的图像配准基本流程 | 第23-24页 |
| 3.2 特征点的提取 | 第24-31页 |
| 3.2.1 典型特征点提取方法 | 第24页 |
| 3.2.2 Harris 角点检测算法 | 第24-26页 |
| 3.2.3 SIFT 特征点提取算法 | 第26-31页 |
| 3.3 SURF 特征点检测算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 特征点检测 | 第31-33页 |
| 3.3.2 特征点描述 | 第33-34页 |
| 3.4 特征点的匹配 | 第34-38页 |
| 3.4.1 基于像素差平方和的匹配 | 第35页 |
| 3.4.2 基于归一化互相关的匹配 | 第35-36页 |
| 3.4.3 基于最近邻搜索算法的特征匹配 | 第36-37页 |
| 3.4.4 RANSAC 算法剔除误匹配对 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第38-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 图像融合方法研究 | 第43-46页 |
| 4.1 直接平均值融合法 | 第43页 |
| 4.2 多分辨率融合法 | 第43-44页 |
| 4.3 加权平均融合法 | 第44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 图像拼接的实现及应用 | 第46-54页 |
| 5.1 图像拼接的实现 | 第46-51页 |
| 5.1.1 图像拼接总体框架 | 第46页 |
| 5.1.2 图像拼接系统的实现 | 第46-51页 |
| 5.2 图像拼接的应用 | 第51-53页 |
| 5.2.1 图像拼接在数字化校园中的应用 | 第51-52页 |
| 5.2.2 图像拼接在航拍中的应用 | 第52-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 本文总结 | 第54页 |
| 6.2 本文展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简历 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
