全景图像拼接的关键技术研究及实现
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 图像拼接技术研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像融合技术研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 图像拼接技术及其关键环节 | 第18-32页 |
| 2.1 图像拼接技术的基本理论 | 第18-20页 |
| 2.1.1 图像拼接的理论概述 | 第18页 |
| 2.1.2 图像拼接的流程概述 | 第18-20页 |
| 2.2 相机成像的几何原理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 相机模型 | 第20页 |
| 2.2.2 常见的参考坐标系及其关系 | 第20-24页 |
| 2.3 图像采集与图像变换模型 | 第24-26页 |
| 2.3.1 图像采集 | 第24-25页 |
| 2.3.2 图像变换模型 | 第25-26页 |
| 2.4 图像拼接技术中的关键环节 | 第26-30页 |
| 2.4.1 图像配准技术 | 第26-28页 |
| 2.4.2 图像融合技术 | 第28-30页 |
| 2.5 图像序列的拼接方式 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 特征提取算法的研究 | 第32-57页 |
| 3.1 SIFT特征提取算法 | 第32-40页 |
| 3.1.1 SIFT特征检测 | 第32-37页 |
| 3.1.2 SIFT特征描述 | 第37-40页 |
| 3.2 SURF特征提取算法 | 第40-46页 |
| 3.2.1 SURF特征检测 | 第40-44页 |
| 3.2.2 SURF特征描述 | 第44-46页 |
| 3.3 ORB特征提取算法 | 第46-50页 |
| 3.3.1 ORB特征检测 | 第46-48页 |
| 3.3.2 ORB特征描述 | 第48-50页 |
| 3.4 三种算法的比较分析 | 第50-55页 |
| 3.5 改进的特征提取算法 | 第55-56页 |
| 3.5.1 SURF特征检测和ORB特征描述 | 第55页 |
| 3.5.2 实验分析 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于特征的图像匹配算法 | 第57-69页 |
| 4.1 基于特征的图像配准步骤 | 第57页 |
| 4.2 常见的匹配搜索算法 | 第57-63页 |
| 4.2.1 特征点粗匹配算法 | 第58-59页 |
| 4.2.2 特征点精确匹配算法 | 第59-63页 |
| 4.3 改进的图像匹配算法 | 第63-64页 |
| 4.4 实验分析 | 第64-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 图像融合技术的研究 | 第69-80页 |
| 5.1 经典的融合算法 | 第69-71页 |
| 5.1.1 直接平均融合算法 | 第69页 |
| 5.1.2 加权平均融合算法 | 第69-71页 |
| 5.2 最佳缝合线 | 第71-74页 |
| 5.2.1 最佳缝合线搜索准则 | 第71-73页 |
| 5.2.2 最佳缝合线搜索过程 | 第73-74页 |
| 5.3 泊松融合算法 | 第74-76页 |
| 5.4 基于本文算法的图像拼接 | 第76-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-81页 |
| 6.1 本文总结 | 第80页 |
| 6.2 存在的不足和未来工作的展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
