| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 本课题的研究意义和目的 | 第10-11页 |
| 1.2 图像拼接技术的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作和章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 图像拼接技术概述 | 第15-25页 |
| 2.1 图像拼接技术的主要内容及流程 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理算法 | 第16-17页 |
| 2.3 图像配准算法 | 第17-19页 |
| 2.3.1 模板匹配法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 基于像素灰度相关的匹配算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 基于特征的匹配算法 | 第19页 |
| 2.4 图像拼接技术 | 第19-23页 |
| 2.4.1 直接平均融合法 | 第20页 |
| 2.4.2 加权平均融合法 | 第20-22页 |
| 2.4.3 中值滤波融合法 | 第22页 |
| 2.4.4 多分辨率样条融合法 | 第22页 |
| 2.4.5 图像拼接技术的难点 | 第22-23页 |
| 2.5 基于特征点的图像拼接技术框架 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于彩色特征的特征点描述 | 第25-41页 |
| 3.1 基于特征点的描述符 | 第25-32页 |
| 3.1.1 Moravec 算子 | 第25-26页 |
| 3.1.2 SUSAN 检测算子 | 第26-29页 |
| 3.1.3 Harris 检测算子 | 第29-30页 |
| 3.1.4 三种特征检测算子性能比较 | 第30-32页 |
| 3.2 颜色不变量 | 第32-34页 |
| 3.3 基于颜色不变量的 SIFT 的特征提取算法的改进 | 第34-38页 |
| 3.4 实验结果对比 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 特征点的匹配与变换矩阵的求解 | 第41-49页 |
| 4.1 信息熵 | 第41-43页 |
| 4.1.1 熵 | 第41-42页 |
| 4.1.2 图像的局部熵概念 | 第42-43页 |
| 4.2 图像局部熵同特征匹配相结合的双向特征匹配 | 第43-44页 |
| 4.3 变换矩阵的计算 | 第44-45页 |
| 4.3.1 PROSAC 概述 | 第44页 |
| 4.3.2 改进的 PROSAC 算法 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于改进的 IHS 融合算法的研究 | 第49-55页 |
| 5.1 色彩空间模型 | 第49页 |
| 5.1.1 RGB 空间模型 | 第49页 |
| 5.1.2 IHS 空间模型 | 第49页 |
| 5.2 IHS 变换法 | 第49-50页 |
| 5.3 改进的基于 IHS 的融合算法流程 | 第50-52页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 结论 | 第55-57页 |
| 6.1 总结 | 第55-56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |