| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 概述 | 第9-10页 |
| 1.2 图像拼接算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要工作和组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 第二章 图像拼接相关理论 | 第15-23页 |
| 2.1 图像拼接 | 第15-17页 |
| 2.2 图像配准 | 第17-20页 |
| 2.2.1 图像配准四要素 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于特征点的图像配准算法 | 第18-20页 |
| 2.3 图像融合 | 第20-22页 |
| 2.3.1 图像插值 | 第20-21页 |
| 2.3.2 图像拼合 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于FAST特征点提取的图像配准算法 | 第23-39页 |
| 3.1 问题的提出 | 第23页 |
| 3.2 基于SIFT的图像配准算法 | 第23-27页 |
| 3.3 一种改进的SIFT图像配准算法 | 第27-32页 |
| 3.3.1 FAST特征点检测算法 | 第27-30页 |
| 3.3.2 改进的SIFT配准算法 | 第30-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-37页 |
| 3.4.1 Mikolajczyk标准图像数据仿真 | 第32-35页 |
| 3.4.2 经典图像及实际场景图像 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于K-means++的图像配准优化算法 | 第39-53页 |
| 4.1 问题的提出 | 第39-40页 |
| 4.2 RANSAC算法 | 第40-42页 |
| 4.3 一种自适应配准优化算法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 K-means++聚类算法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 改进的配准优化算法 | 第43-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第五章 基于区域指导的图像融合方法 | 第53-65页 |
| 5.1 问题的提出 | 第53-54页 |
| 5.2 等间距插值算法 | 第54-56页 |
| 5.3 一种基于区域指导的拼接图像融合算法 | 第56-58页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-65页 |
| 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75页 |