基于边缘特征的图像配准方法研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-10页 |
| 1 绪 论 | 第10-20页 |
| ·图像配准 | 第10页 |
| ·图像配准的理论与方法 | 第10-14页 |
| ·图像配准的定义 | 第10-11页 |
| ·图像配准应用的分类 | 第11-12页 |
| ·图像配准的变换类型 | 第12-13页 |
| ·图像配准方法的一般步骤 | 第13-14页 |
| ·基于特征的图像配准方法综述 | 第14-18页 |
| ·论文选题的理论意义 | 第18页 |
| ·论文主要工作及安排 | 第18-20页 |
| 2 小波分析与边缘检测 | 第20-36页 |
| ·小波及小波变换 | 第20-21页 |
| ·离散小波及二进小波 | 第21-23页 |
| ·多分辨分析及Mallat快速算法 | 第23-28页 |
| ·多分辨率分析的概念 | 第24-25页 |
| ·多分辨率分析与滤波器的关系 | 第25-26页 |
| ·Mallat快速算法 | 第26-28页 |
| ·图像边缘的定义及边缘检测算法 | 第28-36页 |
| ·图像边缘的定义 | 第28-29页 |
| ·经典的边缘检测算子 | 第29-31页 |
| ·小波多尺度边缘检测算法 | 第31-32页 |
| ·基于小波多尺度积的边缘检测算法 | 第32-36页 |
| 3 特征提取与特征匹配 | 第36-52页 |
| ·特征提取 | 第36-44页 |
| ·点特征提取算子 | 第37-39页 |
| ·基于人眼视觉特性的广义特征点提取算法 | 第39-41页 |
| ·基于小波多尺度的广义特征点提取算法 | 第41-44页 |
| ·特征匹配 | 第44-52页 |
| ·基于局部灰度信息的特征匹配 | 第44-47页 |
| ·基于边缘形状信息的特征匹配 | 第47-50页 |
| ·特征匹配准则的选择 | 第50-52页 |
| 4 基于边缘特征的快速图像配准方法 | 第52-80页 |
| ·基于边缘特征的快速图像配准方法 | 第53-63页 |
| ·图像配准方法的流程 | 第53-54页 |
| ·特征区域的选择 | 第54-57页 |
| ·应用小波变换多尺度积提取边缘特征点 | 第57-59页 |
| ·特征点的初始匹配 | 第59-60页 |
| ·图像旋转角度的估计及特征点的重新匹配 | 第60-62页 |
| ·确定图像间的变换关系 | 第62-63页 |
| ·实验效果及分析 | 第63-78页 |
| ·特征点匹配准则的实验及分析 | 第63-64页 |
| ·配准效果的实验及分析 | 第64-78页 |
| ·小结 | 第78-80页 |
| 5 总结与展望 | 第80-82页 |
| ·本文工作的总结 | 第80-81页 |
| ·图像配准领域的工作展望 | 第81-82页 |
| 致 谢 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 附 录 | 第88-90页 |
