| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 图像配准方法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基于特征的图像配准技术的研究与分析 | 第14-20页 |
| 2.1 图像配准的关键要素分析 | 第14-15页 |
| 2.2 图像配准的变换模型研究 | 第15-17页 |
| 2.3 基于特征的图像配准方法执行流程 | 第17-18页 |
| 2.4 图像配准方法的评价标准 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于SIFT算法的图像配准方法研究及改进 | 第20-48页 |
| 3.1 SIFT算法的执行过程分析 | 第20-28页 |
| 3.1.1 特征点的提取 | 第21-25页 |
| 3.1.2 特征点的方向分配 | 第25-26页 |
| 3.1.3 特征描述子的生成 | 第26-27页 |
| 3.1.4 特征点的匹配 | 第27-28页 |
| 3.2 BBF搜索算法分析 | 第28-29页 |
| 3.3 特征匹配对提纯算法研究 | 第29-30页 |
| 3.3.1 对称KL散度算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 随机抽样一致性算法 | 第30页 |
| 3.4 本文改进算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 改进的对称KL散度算法 | 第30-32页 |
| 3.4.2 基于两步提纯操作的改进SIFT算法 | 第32-34页 |
| 3.5 实验及分析 | 第34-47页 |
| 3.5.1 改进的对称KL散度算法有效性验证实验 | 第34-43页 |
| 3.5.2 改进SIFT算法的有效性验证实验 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 改进SIFT算法的并行化实现及应用 | 第48-73页 |
| 4.1 改进SIFT算法基于OpenMP的并行化实现 | 第48-56页 |
| 4.1.1 特征点提取阶段的并行化 | 第50-53页 |
| 4.1.2 特征点方向分配和特征描述子生成阶段的并行化 | 第53-54页 |
| 4.1.3 特征点匹配阶段的并行化 | 第54-55页 |
| 4.1.4 特征匹配对提纯阶段的并行化 | 第55-56页 |
| 4.2 串并行算法执行时间分析 | 第56-58页 |
| 4.3 实验及分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 串并行算法执行时间对比实验 | 第60-64页 |
| 4.3.2 并行SIFT算法有效性验证实验 | 第64-66页 |
| 4.4 并行SIFT算法在图像配准中的应用 | 第66-72页 |
| 4.4.1 图像配准流程 | 第66-67页 |
| 4.4.2 图像配准实现 | 第67-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 5.2 展望 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 | 第80页 |