| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 引言 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的国内外研究现状 | 第15-20页 |
| 1.3.1 图像配准研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3.2 图像融合研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.3 图像视觉质量优化及图像修补技术研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 目前存在的问题 | 第20-21页 |
| 1.5 论文的主要工作和内容安排 | 第21-24页 |
| 1.5.1 论文的研究内容 | 第21-23页 |
| 1.5.2 论文内容安排 | 第23-24页 |
| 第2章 图像采集及图像预处理 | 第24-44页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 全景图像采集及预处理技术基础 | 第24-28页 |
| 2.2.1 图像采集 | 第24-26页 |
| 2.2.2 图像预处理 | 第26-28页 |
| 2.3 投影模型 | 第28-31页 |
| 2.3.1 圆柱面正投影 | 第28-29页 |
| 2.3.2 圆柱面反投影 | 第29-31页 |
| 2.4 光照度及颜色不均匀图像信息恢复技术 | 第31-39页 |
| 2.4.1 常用的颜色校正算法 | 第32-34页 |
| 2.4.2 基于颜色恒常性的图像信息校正算法 | 第34-39页 |
| 2.5 序列图像自动排序算法 | 第39-43页 |
| 2.5.1 相位相关法 | 第39-40页 |
| 2.5.2 改进的平移参数估计方案 | 第40页 |
| 2.5.3 序列图像自动排序算法 | 第40-41页 |
| 2.5.4 实验分析 | 第41-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于特征的图像配准方法 | 第44-75页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 图像的特征提取 | 第44-58页 |
| 3.2.1 经典的图像特征点提取方法 | 第44-49页 |
| 3.2.2 基于BRAND的特征提取 | 第49-53页 |
| 3.2.3 改进的ORB的特征提取 | 第53-58页 |
| 3.3 图像配准技术 | 第58-64页 |
| 3.3.1 基于特征的图像配准技术 | 第58-61页 |
| 3.3.2 基于尺度聚类的匹配算法 | 第61-62页 |
| 3.3.3 基于Delaunay网格的特征匹配算法 | 第62-64页 |
| 3.4 实验与分析 | 第64-74页 |
| 3.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第4章 拼接线寻优及图像融合技术 | 第75-92页 |
| 4.1 引言 | 第75页 |
| 4.2 捆绑调整 | 第75-78页 |
| 4.2.1 参考平面的选取 | 第75-76页 |
| 4.2.2 LM算法及捆绑调整原理 | 第76-78页 |
| 4.3 经典的全景图像拼接与融合方法 | 第78-79页 |
| 4.4 最优拼接线搜寻方法研究 | 第79-84页 |
| 4.4.1 基于能量谱的最佳拼接线搜寻 | 第79-81页 |
| 4.4.2 基于图割的最佳拼接线搜寻 | 第81-84页 |
| 4.5 改进的泊松图像融合技术 | 第84-86页 |
| 4.5.1 亮度及颜色差异导致的鬼影问题处理 | 第84-85页 |
| 4.5.2 运动物体产生的鬼影处理 | 第85-86页 |
| 4.6 实验与分析 | 第86-90页 |
| 4.7 本章小结 | 第90-92页 |
| 第5章 全景拼接图像视觉质量优化及图像修补技术 | 第92-111页 |
| 5.1 引言 | 第92页 |
| 5.2 全景拼接图像视觉质量检测与优化技术 | 第92-102页 |
| 5.2.1 全景拼接图像的质量参数 | 第92-96页 |
| 5.2.2 全景拼接图像的优化补偿算法 | 第96-98页 |
| 5.2.3 基于能量优化的图像缺失像素估计 | 第98-102页 |
| 5.3 基于全局优化的图像修补技术 | 第102-109页 |
| 5.3.1 算法概述 | 第102-104页 |
| 5.3.2 标号集和约束项定义 | 第104-106页 |
| 5.3.3 全景拼接图像中遮挡物的移除 | 第106-109页 |
| 5.4 本章小结 | 第109-111页 |
| 结论 | 第111-114页 |
| 参考文献 | 第114-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |