| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10页 |
| ·图像配准的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 SIFT 配准算法 | 第14-23页 |
| ·SIFT 特征点的提取 | 第14-19页 |
| ·尺度空间建立 | 第15-16页 |
| ·精确确定特征点位置 | 第16-17页 |
| ·确定特征点主方向 | 第17-18页 |
| ·SIFT 特征描述符生成 | 第18-19页 |
| ·特征点匹配 | 第19页 |
| ·剔除误配点对 | 第19-20页 |
| ·实验结果与分析 | 第20-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于区域的 SIFT 配准算法 | 第23-29页 |
| ·区域检测算法 | 第23-26页 |
| ·边缘检测 | 第23-24页 |
| ·阈值分割 | 第24-25页 |
| ·区域生长 | 第25-26页 |
| ·连通区域提取图像目标小块 | 第26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于视觉注意模型的 SIFT 配准算法 | 第29-45页 |
| ·基于注意机制的区域提取 | 第30-37页 |
| ·初始视觉特征空间 | 第31-34页 |
| ·视觉特征显著图 | 第34-35页 |
| ·显著性特征图生成 | 第35-36页 |
| ·显著目标提取 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-43页 |
| ·本文算法的有效性 | 第37-41页 |
| ·本文算法的鲁棒性 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于视觉注意的SIFT算法在图像拼接中的应用 | 第45-53页 |
| ·配准点对求取图像间变换参数 | 第45-46页 |
| ·图像融合 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-51页 |
| ·基于改进 SIFT 算法的图像拼接实验 | 第47-50页 |
| ·改进图像融合算法实验 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录:攻读学位期间发表的论文 | 第58页 |