| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像特征匹配算法国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及各章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 鱼眼镜头与立体视觉 | 第14-18页 |
| 2.1 鱼眼镜头的成像原理及特点 | 第14-15页 |
| 2.2 鱼眼镜头在立体视觉中的应用难点 | 第15-17页 |
| 2.3 小结 | 第17-18页 |
| 第三章 未矫正鱼眼图像兴趣点匹配算法研究 | 第18-39页 |
| 3.1 图像特征匹配算法 | 第18-20页 |
| 3.1.1 特征检测与描述方法总结 | 第18-19页 |
| 3.1.2 直方图相似性度量方法 | 第19-20页 |
| 3.2 颜色特征 | 第20-23页 |
| 3.2.1 颜色空间的转换 | 第21-22页 |
| 3.2.2 颜色空间的量化 | 第22-23页 |
| 3.3 局部二值模式（LBP） | 第23-28页 |
| 3.3.1 LBP概述 | 第23-26页 |
| 3.3.2 旋转不变LBP算子 | 第26-27页 |
| 3.3.3 统一模式的LBP | 第27页 |
| 3.3.4 LBP的旋转不变统一模式 | 第27-28页 |
| 3.4 韦伯局部描述符（WLD） | 第28-33页 |
| 3.4.1 韦伯定律 | 第28-29页 |
| 3.4.2 差分激励 | 第29-30页 |
| 3.4.3 梯度方向 | 第30-32页 |
| 3.4.4 WLD直方图 | 第32-33页 |
| 3.5 基于联合特征的未矫正鱼眼图像的兴趣点匹配算法研究 | 第33-38页 |
| 3.5.1 联合特征描述子构建方法 | 第33-34页 |
| 3.5.2 基于联合特征描述子的特征匹配策略 | 第34-35页 |
| 3.5.3 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 3.5.4 联合特征的改进 | 第38页 |
| 3.6 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 未矫正鱼眼图像全幅特征点匹配算法研究 | 第39-50页 |
| 4.1 基于SIFT的特征匹配算法 | 第39-43页 |
| 4.1.1 SIFT特征点提取步骤 | 第39-42页 |
| 4.1.2 SIFT特征点匹配方法 | 第42-43页 |
| 4.2 中心对称局部二值模式 | 第43-44页 |
| 4.3 基于SIFT与CS-LBP相结合的全幅特征点匹配算法 | 第44-49页 |
| 4.3.1 SIFT与CS-LBP相结合的特征匹配策略 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
