基于特征点的图像拼接技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像拼接关键技术研究 | 第16-28页 |
| 2.1 图像拼接流程 | 第16-24页 |
| 2.1.1 图像预处理 | 第16-19页 |
| 2.1.2 图像配准 | 第19-24页 |
| 2.1.3 图像融合 | 第24页 |
| 2.2 图像的变换模型 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于特征点的图像配准 | 第28-42页 |
| 3.1 特征点检测算法 | 第28-33页 |
| 3.1.1 基于SIFT理论的特征点检测算法 | 第28-31页 |
| 3.1.2 基于SURF理论的特征点检测算法 | 第31-33页 |
| 3.2 特征点匹配算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 基于k-d树的最近邻特征点匹配算法 | 第33-35页 |
| 3.2.2 基于BBF的最近邻特征点匹配算法 | 第35-37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.3.1 实验结果 | 第37-39页 |
| 3.3.2 实验分析 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 改进的RANSAC算法求解几何变换矩阵 | 第42-54页 |
| 4.1 求解几何变换矩阵的原理 | 第42-44页 |
| 4.2 传统RANSAC算法 | 第44-45页 |
| 4.3 本文改进的RANSAC算法 | 第45-51页 |
| 4.3.1 条件约束模型 | 第47-50页 |
| 4.3.2 RANSAC算法迭代次数分析 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 图像融合 | 第54-64页 |
| 5.1 图像插值技术 | 第54-56页 |
| 5.2 图像融合方法 | 第56-59页 |
| 5.2.1 直接平均法 | 第57页 |
| 5.2.2 加权平均法 | 第57-59页 |
| 5.3 本文改进的图像融合方法 | 第59-61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 总结 | 第64页 |
| 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
