基于农作物图像序列的拼接算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 图像配准的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 本课题农作物图像研究 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 图像拼接关键技术及原理 | 第18-32页 |
| 2.1 图像成像模型 | 第18-19页 |
| 2.2 平面图像坐标变换 | 第19-23页 |
| 2.3 图像投影模型 | 第23-25页 |
| 2.4 图像映射插值技术 | 第25-27页 |
| 2.5 图像增强与滤波 | 第27-31页 |
| 2.5.1 图像对比度增强 | 第28-29页 |
| 2.5.2 图像滤波 | 第29-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于特征的图像配准算法 | 第32-47页 |
| 3.1 基于特征的图像配准理论 | 第32-33页 |
| 3.2 图像特征提取 | 第33-43页 |
| 3.2.1 Harris角点检测 | 第33-37页 |
| 3.2.2 SIFT特征提取 | 第37-40页 |
| 3.2.3 SURF特征提取 | 第40-43页 |
| 3.3 图像特征匹配 | 第43-46页 |
| 3.3.1 特征匹配准则 | 第43-45页 |
| 3.3.2 图像变换矩阵 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于感知哈希的改进图像拼接算法 | 第47-68页 |
| 4.1 感知哈希算法原理 | 第47-50页 |
| 4.2 基于DCT的图像感知哈希算法 | 第50-56页 |
| 4.2.1 图像的DCT变换 | 第51-54页 |
| 4.2.2 图像相似度检测实验与分析 | 第54-56页 |
| 4.3 基于图像归一化的感知哈希算法 | 第56-58页 |
| 4.4 重合区域搜索算法设计与实现 | 第58-67页 |
| 4.4.1 搜索算法的设计 | 第58-61页 |
| 4.4.2 实验对比与分析 | 第61-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 图像融合算法 | 第68-77页 |
| 5.1 图像融合算法分类 | 第68-72页 |
| 5.1.1 直接平均法 | 第69-70页 |
| 5.1.2 加权平滑算法 | 第70-71页 |
| 5.1.3 最佳缝合线算法 | 第71-72页 |
| 5.2 图像亮度调整 | 第72-73页 |
| 5.3 图像融合质量评价 | 第73-76页 |
| 5.3.1 图像质量的客观评价 | 第74-75页 |
| 5.3.2 图像质量的主观评价 | 第75页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第75-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
