| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 课题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第13-22页 |
| 1.2.1 图像拼接技术发展现状 | 第15页 |
| 1.2.2 图像配准技术发展现状 | 第15-21页 |
| 1.2.3 图像融合国内外发展现状 | 第21-22页 |
| 1.3 现阶段算法存在问题分析 | 第22-23页 |
| 1.4 本文主要工作和章节安排 | 第23-27页 |
| 1.4.1 主要工作内容 | 第23-24页 |
| 1.4.2 本文创新点 | 第24-25页 |
| 1.4.3 本文组织结构 | 第25-27页 |
| 第2章 基于稀疏表示特征匹配的图像配准 | 第27-58页 |
| 2.1 特征点检测 | 第27-32页 |
| 2.2 基于稀疏表示的特征点匹配 | 第32-38页 |
| 2.2.1 特征字典构建 | 第32-33页 |
| 2.2.2 稀疏编码 | 第33-35页 |
| 2.2.3 稀疏性特征点匹配 | 第35-37页 |
| 2.2.4 双向统一性认定 | 第37-38页 |
| 2.3 RANSAC剔除误匹配 | 第38-39页 |
| 2.4 Lucas-Kanade算法提高配准精度 | 第39-42页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第42-57页 |
| 2.5.1 实验数据准备及评价准则 | 第42-43页 |
| 2.5.2 配准精度实验 | 第43-51页 |
| 2.5.3 典型算法对比实验 | 第51-57页 |
| 2.5.4 实验结果总结 | 第57页 |
| 2.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 基于稀疏匹配特征的图像自动排序及场景分类 | 第58-65页 |
| 3.1 基于稀疏匹配特征排序算法原理 | 第58-59页 |
| 3.2 基于稀疏匹配特征的图像排序及场景分类算法流程及描述 | 第59-61页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 3.3.1 实验数据准备及评价准则 | 第61-62页 |
| 3.3.2 本文方法排序及场景分类实验结果与分析 | 第62-63页 |
| 3.3.3 典型算法对比实验 | 第63-64页 |
| 3.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第4章 基于小波局部能量的图像融合方法 | 第65-83页 |
| 4.1 图像融合基础知识准备 | 第65-74页 |
| 4.1.1 简单加权的图像融合方法 | 第65-66页 |
| 4.1.2 基于最佳缝合线的图像融合方法 | 第66-67页 |
| 4.1.3 基于塔形分解的图像融合方法 | 第67-70页 |
| 4.1.4 图像融合质量评价 | 第70-74页 |
| 4.2 基于小波局部能量的图像融合方法 | 第74-77页 |
| 4.2.1 小波变换 | 第74-75页 |
| 4.2.2 基于小波局部能量的图像融合规则 | 第75-77页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第77-82页 |
| 4.3.1 实验数据准备及评价准则 | 第77-78页 |
| 4.3.2 典型算法对比实验 | 第78-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第5章 基于传递相乘的多帧图像镶嵌策略研究与无序图像拼接系统设计 | 第83-97页 |
| 5.1 目前典型多帧图像镶嵌策略 | 第83-88页 |
| 5.1.1 传递式镶嵌策略 | 第83-85页 |
| 5.1.2 直接式镶嵌策略 | 第85-87页 |
| 5.1.3 间接式镶嵌策略 | 第87-88页 |
| 5.2 基于传递相乘的镶嵌策略 | 第88-92页 |
| 5.2.1 镶嵌策略模型 | 第88-89页 |
| 5.2.2 镶嵌策略模型算法描述 | 第89-90页 |
| 5.2.3 本文镶嵌策略误差与实用性分析 | 第90页 |
| 5.2.4 实验结果与分析 | 第90-92页 |
| 5.3 无序图像自动拼接系统设计 | 第92-96页 |
| 5.3.1 系统总体参数设置 | 第92-93页 |
| 5.3.2 拼接实验结果与分析 | 第93-96页 |
| 5.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 第6章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 6.1 本文主要工作总结 | 第97-98页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 致谢 | 第103-104页 |
| 作者简介 | 第104页 |