| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 内窥镜图像拼接研究意义和背景 | 第10-11页 |
| 1.2 内窥镜图像拼接的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 内窥镜图像拼接框架 | 第15-27页 |
| 2.1 内窥镜图像拼接的基本流程 | 第15-16页 |
| 2.2 内窥镜图像拼接的特点 | 第16-17页 |
| 2.3 内窥镜图像拼接的常用方法 | 第17-18页 |
| 2.4 图像配准 | 第18-24页 |
| 2.4.1 图像配准的分类 | 第18-21页 |
| 2.4.2 图像配准的模型 | 第21-23页 |
| 2.4.3 图像配准的常用方法 | 第23-24页 |
| 2.5 图像融合 | 第24-25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 基于改进SIFT的内窥镜图像拼接 | 第27-49页 |
| 3.1 SIFT算法原理 | 第27-34页 |
| 3.1.1 DOG空间极值点检测 | 第27-32页 |
| 3.1.2 SIFT特征点描述 | 第32-34页 |
| 3.2 特征匹配 | 第34-38页 |
| 3.2.1 Kd-Tree搜索算法 | 第34-36页 |
| 3.2.2 BBF(BestBinFirst)算法 | 第36-38页 |
| 3.3 改进的特征点对提纯算法 | 第38-41页 |
| 3.3.1 基于K最近邻的特征点匹配算法 | 第38-39页 |
| 3.3.2 RANSAC算法 | 第39-41页 |
| 3.4 图像匹配关系与变换矩阵估计 | 第41-44页 |
| 3.5 内窥镜图像融合结果 | 第44-45页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 3.7 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于金字塔ORB的内窥镜图像拼接 | 第49-71页 |
| 4.1 基于金字塔的ORB特征点检测方法 | 第50-52页 |
| 4.1.1 构建尺度空间 | 第50页 |
| 4.1.2 FAST特征点检测 | 第50-52页 |
| 4.2 ORB特征点描述 | 第52-57页 |
| 4.2.1 BRIEF描述子的建立 | 第52-53页 |
| 4.2.2 BRIEF描述子的方向 | 第53-57页 |
| 4.3 汉明距离匹配 | 第57-58页 |
| 4.4 特征点对提纯和变换矩阵估计 | 第58页 |
| 4.5 内窥镜图像融合结果 | 第58-59页 |
| 4.6 实验结果与对比分析 | 第59-69页 |
| 4.6.1 尺度变化实验 | 第59-61页 |
| 4.6.2 金字塔ORB配准性能验证 | 第61-64页 |
| 4.6.3 金字塔ORB与改进SIFT的性能对比实验 | 第64-67页 |
| 4.6.4 金字塔ORB拼接结果图 | 第67-69页 |
| 4.7 本章小结 | 第69-71页 |
| 第五章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 5.1 全文总结 | 第71页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第78页 |