| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第11-15页 |
| 1.1 高动态范围图像的意义,现状及应用 | 第11-13页 |
| 1.2 高动态图像配准的应用与现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的章节脉络 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 高动态图像的生成与合成概述 | 第15-24页 |
| 2.1 相机原理简述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 同一场景(物体)多幅不同曝光量图像的获取 | 第16-17页 |
| 2.2 基于多曝光的 HDR 合成原理 | 第17-18页 |
| 2.3 相机响应曲线的标定算法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 Debevec 与 Malik 算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Nayar 算法 | 第19-20页 |
| 2.4 HDR 合成算法 | 第20-21页 |
| 2.5 高动态图像合成结果显示 | 第21-23页 |
| 2.5.1 静止图像的合成 | 第21-22页 |
| 2.5.2 移动物体图像的合成 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 MTB 算法 | 第24-37页 |
| 3.1 平移配准 | 第24-29页 |
| 3.2 转角配准 | 第29页 |
| 3.3 阈值噪音的处理 | 第29-31页 |
| 3.4 效率评估 | 第31页 |
| 3.5 实验结果 | 第31-36页 |
| 3.5.1 样本图像组一 | 第31-33页 |
| 3.5.2 样本图像组二 | 第33-34页 |
| 3.5.3 问题的引出及解决 | 第34-36页 |
| 3.5.4 总结 | 第36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于相位的高动态图像匹配算法 | 第37-45页 |
| 4.1 基于 Fourier-Mellin 变换的两步相位相关图像配准基本算法 | 第37-38页 |
| 4.1.1 Fourier 变换位移理论 | 第37-38页 |
| 4.2 基于 Fourier-Mellin 变换的两步相位相关图像配准基本算法 | 第38-39页 |
| 4.2.1 用相位相关法求旋转角度α 和缩放因子σ | 第38-39页 |
| 4.2.2 用相位相关法求两个方向的平移参数 x_0 和 y_0 | 第39页 |
| 4.3 基于 Fourier-Mellin 变换的图像配准算法分析 | 第39-41页 |
| 4.3.1 相位相关法在旋转方面的分析 | 第39-40页 |
| 4.3.2 相位相关法在平移方面的分析 | 第40-41页 |
| 4.4 傅里叶-马琳在高动态图像中的改良应用算法 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于区域的高动态匹配 | 第45-53页 |
| 5.1 基于区域的匹配算法简介 | 第45-48页 |
| 5.2 归一化互相关 | 第48-50页 |
| 5.3 实验算法与结果 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 基于特征的匹配方法 | 第53-58页 |
| 6.1 问题的提出 | 第53-54页 |
| 6.2 基于特征的匹配方法 | 第54-55页 |
| 6.3 基于 SIFT 特征描述子的立体匹配算法 | 第55页 |
| 6.4 算法整体框架 | 第55-56页 |
| 6.5 实验结果 | 第56-57页 |
| 6.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 7.1 总结 | 第58-59页 |
| 7.1.1 结果分析 | 第58-59页 |
| 7.1.2 本文的创新点 | 第59页 |
| 7.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66-68页 |
