摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-14页 |
·图像配准技术的研究意义 | 第11页 |
·国内外研究现状和发展趋势 | 第11-13页 |
·本文的主要内容和各章节安排 | 第13-14页 |
第二章 图像配准方法综述 | 第14-23页 |
·图像配准技术简介 | 第14页 |
·图像配准的理论基础 | 第14-18页 |
·图像配准的定义 | 第14-15页 |
·图像变换模型 | 第15-18页 |
·图像配准的方法介绍 | 第18-21页 |
·本章小结 | 第21-23页 |
第三章 基于变换域的图像配准算法 | 第23-35页 |
·基于相位相关的图像配准算法 | 第23-29页 |
·相位相关理论 | 第23-24页 |
·相位相关算法的介绍 | 第24-25页 |
·实验结果及分析 | 第25-29页 |
·基于相位相关图像配准算法的改进 | 第29-33页 |
·极坐标相位相关理论 | 第29-30页 |
·极坐标相位相关算法的介绍 | 第30页 |
·实验结果及分析 | 第30-33页 |
·本章小结 | 第33-35页 |
第四章 基于特征的图像配准方法 | 第35-68页 |
·特征的提取 | 第35-36页 |
·边缘特征 | 第35-36页 |
·区域特征 | 第36页 |
·点特征 | 第36页 |
·常用的角点检测算子 | 第36-45页 |
·角点的定义 | 第36-37页 |
·Moravec 角点检测算子 | 第37-38页 |
·SUSAN 角点检测算子 | 第38-40页 |
·Harris 角点检测算子 | 第40-42页 |
·多尺度Harris 角点检测算子 | 第42-45页 |
·角点匹配算法 | 第45-52页 |
·局部区域相关法(LACC-Local Area Correlation Coefficient) | 第45-48页 |
·基于投票策略的角点匹配算法 | 第48-52页 |
·变换矩阵的估计算法 | 第52-58页 |
·最小二乘法(LSM) | 第52页 |
·修剪的最小二乘法(Trimmed LSM) | 第52-53页 |
·随机采样一致性算法(RANSAC) | 第53-55页 |
·实验结果及分析 | 第55-58页 |
·基于角点特征的图像配准算法 | 第58-66页 |
·算法结构框图 | 第58页 |
·实验结果及分析 | 第58-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
第五章 图像配准技术在图像拼接中的应用 | 第68-73页 |
·图像插值技术 | 第68-69页 |
·拼接缝隙的消除 | 第69-70页 |
·实验结果与分析 | 第70-72页 |
·本章小结 | 第72-73页 |
第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
·本文工作的总结 | 第73-74页 |
·未来工作的展望 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-80页 |
攻读硕士学位期间的研究成果 | 第80-81页 |