| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像拼接技术的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 基于图像灰度的图像拼接算法 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于图像特征的图像拼接算法 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 系统总体设计 | 第17-25页 |
| 2.1 系统硬件设计 | 第17-18页 |
| 2.1.1 汽车图像拼接系统组成 | 第17页 |
| 2.1.2 相机的选型 | 第17-18页 |
| 2.2 摄像机畸变校正 | 第18-22页 |
| 2.2.1 摄像机成像原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 摄像机畸变模型 | 第20-21页 |
| 2.2.3 相机标定 | 第21-22页 |
| 2.3 系统软件设计 | 第22-24页 |
| 2.3.1 软件界面设计 | 第22-23页 |
| 2.3.2 系统工作流程 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于特征点检测的汽车图像拼接算法 | 第25-49页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 特征提取及匹配 | 第26-39页 |
| 3.2.1 SIFT算法 | 第26-31页 |
| 3.2.2 SURF算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 ORB算法 | 第33-35页 |
| 3.2.4 特征匹配 | 第35-36页 |
| 3.2.5 本节实验结果与分析 | 第36-39页 |
| 3.3 匹配点提纯 | 第39-42页 |
| 3.3.1 剔除背景上的匹配点 | 第39-40页 |
| 3.3.2 误匹配点的剔除 | 第40-41页 |
| 3.3.3 本节实验结果与分析 | 第41-42页 |
| 3.4 图像配准及融合 | 第42-48页 |
| 3.4.1 拼接线及重叠区域的确定 | 第42-43页 |
| 3.4.2 渐入渐出法拼接 | 第43页 |
| 3.4.3 多分辨率拼接 | 第43-46页 |
| 3.4.4 本节实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于图像灰度的汽车图像拼接算法 | 第49-76页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 图像预处理 | 第50-54页 |
| 4.2.1 图像中常见噪声 | 第50-51页 |
| 4.2.2 图像去噪算法 | 第51-52页 |
| 4.2.3 本节实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.3 模板匹配 | 第54-61页 |
| 4.3.1 区域分块及搜索策略 | 第55页 |
| 4.3.2 区域相关性度量 | 第55-58页 |
| 4.3.3 一种改进的自适应阈值距离度量算法 | 第58-59页 |
| 4.3.4 本节实验结果与分析 | 第59-61页 |
| 4.4 基于粗匹配和精匹配的汽车位移计算 | 第61-65页 |
| 4.4.1 粗匹配确定重叠区域 | 第62-64页 |
| 4.4.2 精匹配确定最终位移 | 第64-65页 |
| 4.5 多分辨率拼接 | 第65-66页 |
| 4.6 基于特征点检测的拼接算法和基于图像灰度的拼接算法的对比 | 第66-74页 |
| 4.7 本章小结 | 第74-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 附件 | 第83页 |