图像配准技术研究及应用
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 像素级图像配准技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 特征级图像配准技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 当前图像配准技术中存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第二章 图像配准理论及其评价方法 | 第17-30页 |
| 2.1 图像配准基本原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 图像变换模型 | 第17-19页 |
| 2.1.2 图像匹配方法 | 第19-21页 |
| 2.2 图像局部特征概要 | 第21-23页 |
| 2.2.1 局部特征分类 | 第21-22页 |
| 2.2.2 局部特征的一般性质 | 第22-23页 |
| 2.3 尺度空间理论 | 第23-25页 |
| 2.3.1 线性尺度空间理论 | 第23页 |
| 2.3.2 非线性尺度空间理论 | 第23-25页 |
| 2.4 局部特征匹配评价方法 | 第25-29页 |
| 2.4.1 测试影响因子 | 第28页 |
| 2.4.2 关键点重复率评测方法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 描述子匹配性能检测 | 第29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 关键点检测算法研究 | 第30-53页 |
| 3.1 角点检测算法 | 第30-39页 |
| 3.1.1 Harris角点检测算法 | 第30-32页 |
| 3.1.2 SUSAN角点检测算法 | 第32-34页 |
| 3.1.3 MIC角点检测算法 | 第34-37页 |
| 3.1.4 FAST角点检测算法 | 第37-39页 |
| 3.2 极值点检测算法 | 第39-47页 |
| 3.2.1 SIFT极值点检测算法 | 第39-44页 |
| 3.2.2 SURF极值点检测算法 | 第44-47页 |
| 3.3 基于非线性尺度空间关键点检测算法 | 第47-50页 |
| 3.3.1 构建非线性尺度空间 | 第47-48页 |
| 3.3.2 NFAST关键点检测 | 第48页 |
| 3.3.3 关键点精确定位 | 第48-50页 |
| 3.4 关键点性能对比实验 | 第50-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 描述子构建算法 | 第53-70页 |
| 4.1 SIFT描述子 | 第53-55页 |
| 4.2 SURF描述子 | 第55-59页 |
| 4.3 BRIEF描述子 | 第59-61页 |
| 4.4 ORB描述子 | 第61-64页 |
| 4.4.1 ORB算法检测算子 | 第61页 |
| 4.4.2 ORB描述子 | 第61-64页 |
| 4.5 基于非线性尺度空间的描述子构造算法 | 第64-66页 |
| 4.5.1 采样与主方向估计 | 第64-65页 |
| 4.5.2 构建描述子 | 第65-66页 |
| 4.6 描述子性能对比实验 | 第66-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于图像配准技术的图像拼接 | 第70-76页 |
| 5.1 计算变换矩阵 | 第70-73页 |
| 5.1.1 求取变换矩阵 | 第70-72页 |
| 5.1.2 变换矩阵初步应用 | 第72-73页 |
| 5.2 图像配准在图像拼接中的应用 | 第73-75页 |
| 5.2.1 缝隙缝合 | 第73-74页 |
| 5.2.2 曝光补偿 | 第74页 |
| 5.2.3 实验结果 | 第74-75页 |
| 5.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第83页 |
