| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像拼接国内外现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 数字图像拼接现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 X线拼接现状 | 第11-12页 |
| 1.3 图像拼接技术的应用领域 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究的主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 1.4.1 论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 图像拼接原理与方法 | 第15-29页 |
| 2.1 图像拼接的基本流程 | 第15页 |
| 2.2 图像采集过程 | 第15-17页 |
| 2.3 图像预处理 | 第17页 |
| 2.4 图像配准 | 第17-25页 |
| 2.4.1 图像配准的原理与概念 | 第17-18页 |
| 2.4.2 图像配准基本框架 | 第18-19页 |
| 2.4.3 图像配准空间几何变换模型 | 第19-22页 |
| 2.4.4 图像配准方法分类 | 第22页 |
| 2.4.5 图像配准各种算法简介 | 第22-25页 |
| 2.5 图像灰度插值技术 | 第25-27页 |
| 2.5.1 最近邻插值法 | 第25-26页 |
| 2.5.2 双线性插值法 | 第26-27页 |
| 2.5.3 立方卷积插值法 | 第27页 |
| 2.6 图像融合 | 第27-28页 |
| 2.7 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于特征的X线图像拼接算法研究 | 第29-51页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 基于特征点提取算法 | 第30-36页 |
| 3.2.1 特征点提取方法和原则 | 第30-31页 |
| 3.2.2 角点的定义 | 第31页 |
| 3.2.3 Harris角点检测算法 | 第31-33页 |
| 3.2.4 本文采用的Harris角点检测算法 | 第33-36页 |
| 3.3 基于SIFT特征图像配准算法研究 | 第36-44页 |
| 3.3.1 SIFT简介 | 第36页 |
| 3.3.2 SIFT算法介绍 | 第36-44页 |
| 3.4 特征点对匹配 | 第44-48页 |
| 3.4.1 特征点对粗匹配 | 第44-46页 |
| 3.4.2 特征点对精匹配—RANSAC | 第46-48页 |
| 3.5 图像融合技术 | 第48-50页 |
| 3.5.1 平均值法消除拼缝 | 第49页 |
| 3.5.2 渐入渐出的加权法消除拼缝 | 第49-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 结果与讨论 | 第51-66页 |
| 4.1 Harris角点特征检测实验结果 | 第51-53页 |
| 4.1.1 Harris角点检测数字图像特征 | 第51-52页 |
| 4.1.2 Harris角点检测X线图像特征 | 第52页 |
| 4.1.3 实验讨论 | 第52-53页 |
| 4.2 SIFT特征点检测 | 第53-57页 |
| 4.2.1 SIFT特征点检测实验结果 | 第53-55页 |
| 4.2.2 SIFT特征点检测和Harris角点检测对比 | 第55-57页 |
| 4.2.3 实验讨论 | 第57页 |
| 4.3 X线图像拼接的实现 | 第57-65页 |
| 4.3.1 手动拼接 | 第59页 |
| 4.3.2 半自动拼接 | 第59-60页 |
| 4.3.3 X线自动拼接 | 第60-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-69页 |
| 5.1 总结 | 第66页 |
| 5.2 展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |