基于SURF特征匹配算法的全景图像拼接
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题背景和研究意义 | 第7-8页 |
| ·图像拼接技术及国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要工作 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-13页 |
| 第二章 图像拼接技术的有关理论背景 | 第13-23页 |
| ·图像拼接的基本流程 | 第13页 |
| ·图像的获取方式 | 第13-14页 |
| ·全景图投影模型 | 第14-17页 |
| ·图像配准的算法分类 | 第17-19页 |
| ·基于灰度相关的配准 | 第18页 |
| ·基于变换域的配准 | 第18-19页 |
| ·基于模型的配准 | 第19页 |
| ·基于特征的配准 | 第19页 |
| ·图像变换模型 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于角点特征的图像配准算法研究 | 第23-33页 |
| ·几种传统的角点检测算子 | 第23-28页 |
| ·Moravec角点检测算子 | 第23-24页 |
| ·Harris角点检测算子 | 第24-26页 |
| ·SUSAN角点检测算子 | 第26-28页 |
| ·角点的匹配 | 第28-29页 |
| ·基于像素差平方和的匹配 | 第28页 |
| ·基于归一化互相关的匹配 | 第28-29页 |
| ·实验结果及分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于不变量技术特征的图像配准算法研究 | 第33-55页 |
| ·SIFT特征的提取 | 第33-38页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第33-35页 |
| ·消除不稳定特征点 | 第35-36页 |
| ·特征点方向确定 | 第36-37页 |
| ·特征点描述符生成 | 第37-38页 |
| ·SURF特征的提取 | 第38-45页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第39-42页 |
| ·特征点方向确定 | 第42页 |
| ·特征点描述符生成 | 第42-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-45页 |
| ·基于最近邻的快速匹配 | 第45-46页 |
| ·基于RANSAC的特征点对提纯 | 第46-47页 |
| ·基于最小二乘法的参数优化 | 第47-48页 |
| ·基于不变量技术特征的配准流程 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-53页 |
| ·实验一 | 第49-51页 |
| ·实验二 | 第51-52页 |
| ·实验三 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 全景图像的拼接和融合 | 第55-63页 |
| ·图像的拼接 | 第55-57页 |
| ·图像的拼接方式 | 第55-56页 |
| ·图像的灰度级插值方法 | 第56-57页 |
| ·图像的融合 | 第57-59页 |
| ·图像融合的级别 | 第58页 |
| ·几种像素级图像融合算法 | 第58-59页 |
| ·柱面全景拼接的设计与实现 | 第59-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
