基于快速收敛蚁群算法的图像拼接技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·应用领域 | 第12-13页 |
| ·主要工作、创新点以及组织结构 | 第13-15页 |
| ·主要工作 | 第13页 |
| ·创新点 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 图像拼接原理与方法 | 第15-31页 |
| ·图像采集 | 第15-17页 |
| ·旋转相机拍摄 | 第16页 |
| ·平移相机拍摄 | 第16页 |
| ·手持相机拍摄 | 第16-17页 |
| ·图像预处理 | 第17-18页 |
| ·图像特征及提取方法 | 第18-22页 |
| ·颜色特征 | 第19-20页 |
| ·纹理特征 | 第20-22页 |
| ·形状特征 | 第22页 |
| ·空间关系特征 | 第22页 |
| ·图像配准方法 | 第22-25页 |
| ·基于灰度信息的图像配准方法 | 第23页 |
| ·基于变换域的图像配准方法 | 第23页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第23-25页 |
| ·特征优化方法 | 第25-26页 |
| ·比值提纯法 | 第25页 |
| ·RANSAC 算法 | 第25页 |
| ·蚁群算法 | 第25-26页 |
| ·图像融合原理与方法 | 第26-30页 |
| ·图像融合的分类 | 第27-29页 |
| ·现有算法及优缺点 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 图像匹配的 SIFT-FCACO 算法 | 第31-47页 |
| ·SIFT 特征点提取 | 第31-41页 |
| ·建立高斯尺度空间 | 第31-35页 |
| ·高斯差分尺度空间的构建 | 第35-38页 |
| ·检测极值点 | 第38-39页 |
| ·去除低对比度点 | 第39页 |
| ·去除边缘响应 | 第39-40页 |
| ·分配特征点方向 | 第40-41页 |
| ·生成特征描述符 | 第41-42页 |
| ·特征点匹配 | 第42-43页 |
| ·FCACO 优化特征点对 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 图像拼接缝消除方法 | 第47-51页 |
| ·线性加权法 | 第47-48页 |
| ·平滑渐变权重系数法 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第51-66页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·图像匹配实验结果与分析 | 第51-57页 |
| ·对比实验 | 第51-57页 |
| ·实验分析 | 第57页 |
| ·图像拼接实验结果与分析 | 第57-64页 |
| ·对比实验 | 第58-64页 |
| ·实验分析 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-67页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
