曲面图像校正算法和多尺度的鲁棒性匹配算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 图像匹配技术研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-14页 |
| 第2章 图像匹配理论 | 第14-30页 |
| 2.1 图像预处理 | 第14-22页 |
| 2.1.1 灰度变换 | 第14-17页 |
| 2.1.2 频域增强 | 第17页 |
| 2.1.3 几何变换 | 第17-19页 |
| 2.1.4 形态学变换 | 第19页 |
| 2.1.5 图像平滑 | 第19-22页 |
| 2.2 图像匹配概述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 图像匹配的定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 图像匹配的一般流程及关键因素 | 第23-24页 |
| 2.3 图像匹配方法分类 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基于图像灰度的匹配方法 | 第25页 |
| 2.3.2 基于图像特征的匹配方法 | 第25-26页 |
| 2.4 经典匹配算法 | 第26-28页 |
| 2.4.1 ABS算法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 归一化互相关匹配算法 | 第27页 |
| 2.4.3 归一化转动惯量 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 曲面图像校正算法研究 | 第30-44页 |
| 3.1 基于文本特征的图像校正算法 | 第31-37页 |
| 3.1.1 曲面图像模型 | 第31页 |
| 3.1.2 提取基准线 | 第31-33页 |
| 3.1.3 分区域校正图像 | 第33-35页 |
| 3.1.4 算法运行结果分析 | 第35-37页 |
| 3.2 基于多项式拟合的图像校正算法 | 第37-43页 |
| 3.2.0 同心圆模板校正算法 | 第37-39页 |
| 3.2.1 算法原理 | 第39-42页 |
| 3.2.2 算法运行结果分析 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 图像匹配算法研究 | 第44-66页 |
| 4.1 基于SURF的图像匹配算法 | 第44-54页 |
| 4.1.1 特征点检测 | 第44-49页 |
| 4.1.2 特征点描述 | 第49-51页 |
| 4.1.3 特征点匹配 | 第51-53页 |
| 4.1.4 SURF算法性能分析 | 第53-54页 |
| 4.2 基于改进SURF的图像匹配算法 | 第54-65页 |
| 4.2.1 Harris算法原理 | 第54-58页 |
| 4.2.2 算法设计 | 第58-59页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第59-65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第66-67页 |
| 5.2 未来研究方向展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
