基于一维匹配的宽基线图像全图配准方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.4.3 研究方案 | 第16-17页 |
| 1.5 本论文的创新之处 | 第17-18页 |
| 1.6 论文的内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 图像配准相关技术介绍 | 第19-33页 |
| 2.1 图像配准的定义 | 第19页 |
| 2.2 常见图像形变模型的介绍 | 第19-21页 |
| 2.2.1 刚性形变 | 第19-20页 |
| 2.2.2 仿射形变 | 第20页 |
| 2.2.3 投影形变 | 第20-21页 |
| 2.2.4 非刚性形变 | 第21页 |
| 2.3 影响图像配准的主要因素 | 第21-22页 |
| 2.3.1 概述 | 第21页 |
| 2.3.2 特征空间 | 第21-22页 |
| 2.3.3 相似性度量 | 第22页 |
| 2.3.4 搜索空间 | 第22页 |
| 2.3.5 搜索策略 | 第22页 |
| 2.4 图像配准方法介绍 | 第22-31页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第22-23页 |
| 2.4.2 基于灰度信息的图像配准方法 | 第23-24页 |
| 2.4.3 基于特征点的图像配准方法 | 第24-30页 |
| 2.4.4 几种常用的特征介绍 | 第30页 |
| 2.4.5 特征选取的标准 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 图像坐标系转换与梯度图的获取 | 第33-47页 |
| 3.1 min-max标准化方法 | 第33页 |
| 3.2 双线性插值算法 | 第33-34页 |
| 3.3 边缘效应的解决 | 第34-35页 |
| 3.4 对数极坐标系下图像块大小的确定 | 第35-38页 |
| 3.5 特征图像块到对数极坐标的转换 | 第38-40页 |
| 3.5.1 边点特征图像块坐标系转换 | 第38-39页 |
| 3.5.2 角点特征图像块坐标系转换 | 第39-40页 |
| 3.5.3 泡点特征图像块坐标系转换 | 第40页 |
| 3.6 对数极坐标下图像梯度图的获取 | 第40-46页 |
| 3.6.1 边点特征图像梯度图 | 第41-43页 |
| 3.6.2 角点特征图像梯度图 | 第43-44页 |
| 3.6.3 泡点特征图像梯度图 | 第44-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 边点、角点和泡点特征提取算法的提出与验证 | 第47-61页 |
| 4.1 特征提取算法的提出 | 第47-53页 |
| 4.1.1 边点特征提取算法 | 第47-49页 |
| 4.1.2 角点特征提取算法 | 第49-51页 |
| 4.1.3 泡点特征提取算法 | 第51-53页 |
| 4.2 特征提取算法的验证 | 第53-57页 |
| 4.2.1 边点特征提取算法的验证 | 第54-55页 |
| 4.2.2 角点特征提取算法的验证 | 第55-56页 |
| 4.2.3 泡点特征提取算法的验证 | 第56-57页 |
| 4.3 特征图像梯度图的三种响应验证 | 第57-59页 |
| 4.3.1 边点特征图像梯度图的响应验证 | 第57-58页 |
| 4.3.2 角点特征图像梯度图的响应验证 | 第58页 |
| 4.3.3 泡点特征图像梯度图的响应验证 | 第58-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 二维全图配准 | 第61-69页 |
| 5.1 特征点的提取 | 第61-64页 |
| 5.2 广义双引导迭代最近点算法介绍 | 第64-65页 |
| 5.3 基于广义双引导迭代最近点算法的全图配准 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录A 硕士期间发表软件著作权 | 第77-79页 |
| 附录B 硕士期间参与项目 | 第79页 |
