| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-26页 |
| ·研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| ·图像拼接技术简介 | 第12-14页 |
| ·图像拼接技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·图像拼接技术一般步骤 | 第13-14页 |
| ·配准技术的国内外研究现状 | 第14-21页 |
| ·相关性方法 | 第14-15页 |
| ·矩和主轴方法 | 第15页 |
| ·以小波为基础的方法 | 第15-16页 |
| ·地图集方法 | 第16-17页 |
| ·曲线方法 | 第17-18页 |
| ·曲面方法 | 第18页 |
| ·交互信息方法 | 第18-19页 |
| ·人工神经网络方法 | 第19-20页 |
| ·遗传算法方法 | 第20-21页 |
| ·融合技术的国内外研究现状 | 第21-24页 |
| ·加权平均融合法 | 第21-22页 |
| ·多分辨样条融合法 | 第22-23页 |
| ·基于小波变换的图像融合方法 | 第23页 |
| ·其它方法 | 第23-24页 |
| ·本文的工作和论文的组织 | 第24-26页 |
| ·本文的主要工作 | 第24页 |
| ·论文章节安排 | 第24-26页 |
| 第二章 几何变换 | 第26-35页 |
| ·笛卡尔坐标系 | 第26-28页 |
| ·坐标系确定 | 第26-27页 |
| ·坐标系转换 | 第27-28页 |
| ·简单变换 | 第28-30页 |
| ·复杂变换 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于 SIFT 的特征配准技术 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·SIFT 特征提取 | 第36-39页 |
| ·SIFT 特征的理论基础 | 第36-37页 |
| ·构建高斯金字塔和残差金字塔(DOG) | 第37页 |
| ·极值点检测 | 第37-38页 |
| ·极值点的插值与特征点的确立 | 第38-39页 |
| ·SIFT 特征描述器 | 第39-41页 |
| ·SIFT 特征配对 | 第41-42页 |
| ·使用 RANSAC 算法确定 inliner 点 | 第42-45页 |
| ·全景拼接 | 第45-46页 |
| ·捆绑调整 | 第46-47页 |
| ·实验结果与参数分析 | 第47-51页 |
| ·实验结果 | 第47-49页 |
| ·参数分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于误差的无特征配准技术 | 第52-62页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·无特征拼接数学模型 | 第52-54页 |
| ·误差函数优化 | 第54-58页 |
| ·迭代优化 | 第58-59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 基于概率密度的无特征配准技术 | 第62-71页 |
| ·混合高斯模型的建立 | 第62-63页 |
| ·混合高斯模型定义 | 第62-63页 |
| ·混合高斯模型参数求解方法 | 第63页 |
| ·配准原理 | 第63-65页 |
| ·刚体模型配准 | 第64页 |
| ·非刚体模型配准 | 第64-65页 |
| ·变形参数计算 | 第65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-70页 |
| ·刚体配准实验 | 第66-67页 |
| ·非刚体配准结果 | 第67-68页 |
| ·本章算法与 CPD、LM-ICP 算法的比较 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 图像融合 | 第71-76页 |
| ·亮度补偿法 | 第71-73页 |
| ·多分辨样条图像融合技术 | 第73-75页 |
| ·图像分频 | 第73-74页 |
| ·分频融合 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文研究工作的总结 | 第76-77页 |
| ·今后工作展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 发表论文 | 第89页 |