基于SIFT算法图像拼接的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 图像拼接的应用领域 | 第12-13页 |
| 1.4 主要内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4.2 组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像拼接相关理论知识概述 | 第15-26页 |
| 2.1 图像采集和预处理 | 第15-16页 |
| 2.1.1 图像采集 | 第15页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第15-16页 |
| 2.2 图像配准 | 第16-20页 |
| 2.2.1 图像配准研究方向 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像配准分类 | 第18-20页 |
| 2.2.3 图像配准评价 | 第20页 |
| 2.3 图像融合 | 第20-25页 |
| 2.3.1 图像融合技术 | 第20-23页 |
| 2.3.2 拼接缝消除技术 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SIFT算法改进的特征描述子 | 第26-37页 |
| 3.1 传统的SIFT算法 | 第26-27页 |
| 3.1.1 SIFT算法简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 SIFT算法存在的问题 | 第27页 |
| 3.2 高斯金字塔和尺度空间 | 第27-30页 |
| 3.2.1 高斯金字塔 | 第27-28页 |
| 3.2.2 高斯差分尺度空间 | 第28-29页 |
| 3.2.3 极值点检测 | 第29-30页 |
| 3.3 基于SIFT算法改进的特征描述子 | 第30-34页 |
| 3.3.1 特征点方向的分配 | 第30页 |
| 3.3.2 基于SIFT算法改进的特征描述子 | 第30-34页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第34页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小节 | 第36-37页 |
| 第四章 改进的特征点提纯策略 | 第37-51页 |
| 4.1 传统的图像拼接 | 第37-41页 |
| 4.1.1 图像拼接存在的问题 | 第37页 |
| 4.1.2 图像拼接技术 | 第37-41页 |
| 4.2 改进的图像预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.1 离散余弦变换 | 第41页 |
| 4.2.2 量化 | 第41-42页 |
| 4.3 改进的特征点提纯策略 | 第42-47页 |
| 4.3.1 图像拼接原理和算法 | 第42-44页 |
| 4.3.2 特征定义和提取方法 | 第44-46页 |
| 4.3.3 改进的提纯策略 | 第46页 |
| 4.3.4 聚类法初次提纯 | 第46页 |
| 4.3.5 视差梯度法再次提纯 | 第46-47页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第47-50页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第47页 |
| 4.4.2 实验结果 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
