局部特征提取及其在图像配准中的应用研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 图像配准理论 | 第21-34页 |
| 2.1 图像配准概述 | 第21-24页 |
| 2.1.1 数字图像处理基础 | 第21-24页 |
| 2.2 图像的几何变换 | 第24-26页 |
| 2.2.1 图像的缩放运算 | 第24-25页 |
| 2.2.2 图像的平移运算 | 第25页 |
| 2.2.3 图像的旋转运算 | 第25-26页 |
| 2.2.4 图像的插值运算 | 第26页 |
| 2.3 图像配准过程 | 第26-28页 |
| 2.4 图像配准方法分类 | 第28-33页 |
| 2.4.1 基于灰度信息的配准方法 | 第28-29页 |
| 2.4.2 基于特征的配准方法 | 第29-32页 |
| 2.4.3 基于变换域的配准方法 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 图像配准相关特征检测方法 | 第34-49页 |
| 3.1 引言 | 第34页 |
| 3.2 Susan角点检测方法 | 第34-37页 |
| 3.3 Harris特征检测方法 | 第37-40页 |
| 3.4 Fast特征检测方法 | 第40-41页 |
| 3.5 Sift特征检测方法 | 第41-46页 |
| 3.6 Surf特征检测方法 | 第46-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 多方向多尺度特征的图像配准 | 第49-62页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 图像配准算法描述 | 第49-55页 |
| 4.2.1 角点检测算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 图像点的多方向多尺度特征表示 | 第50-53页 |
| 4.2.3 多方向多尺度特征向量之间的相似度计算 | 第53-54页 |
| 4.2.4 计算相似度矩阵及RANSAC算法 | 第54-55页 |
| 4.3 实验安排与结果 | 第55-61页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第61页 |
| 4.5 结论 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
