| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·图像配准技术 | 第11-12页 |
| ·描述子 | 第12-14页 |
| ·图像融合技术 | 第14-15页 |
| ·本文工作和结构 | 第15-17页 |
| 2 基于线性尺度空间的 SIFT 与 SURF 算法研究 | 第17-31页 |
| ·SIFT 算法原理与流程 | 第17-24页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第18-20页 |
| ·精确定位特征点位置 | 第20-21页 |
| ·确定特征点主方向 | 第21-22页 |
| ·生成 SIFT 特征向量 | 第22-24页 |
| ·SIFT 特征向量的匹配 | 第24页 |
| ·SURF 算法的原理 | 第24-29页 |
| ·积分图 | 第24-25页 |
| ·盒子滤波器 | 第25页 |
| ·构造高斯金字塔尺度空间 | 第25-26页 |
| ·构建快速 Hessian 矩阵 | 第26-27页 |
| ·基于非极大值抑制的关键点初定 | 第27页 |
| ·精确定位极值点 | 第27-28页 |
| ·选取关键点的主方向 | 第28页 |
| ·构造 SURF 特征点描述算子 | 第28-29页 |
| ·性能对比与适用场合 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 3 基于改进的非线性扩散滤波 KAZE 新算法 | 第31-45页 |
| ·改进的非线性扩散滤波 | 第31-32页 |
| ·基于 Perona-Malik 的传导函数改进 | 第31-32页 |
| ·AOS 算法 | 第32页 |
| ·KAZE 特征检测与描述 | 第32-34页 |
| ·非线性尺度空间的构造 | 第33页 |
| ·特征点检测 | 第33页 |
| ·特征描述向量 | 第33-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-43页 |
| ·小结 | 第43-45页 |
| 4 基于相邻概率的改进 RANSAC 算法 | 第45-53页 |
| ·经典 RANSAC 算法 | 第45页 |
| ·改进的相邻概率 RANSAC 算法 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-50页 |
| ·匹配方法 | 第50-51页 |
| ·欧式距离 | 第50页 |
| ·BBF 搜索策略 | 第50-51页 |
| ·图像变换关系求解 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-53页 |
| 5 基于拼合线的图像融合方法研究 | 第53-59页 |
| ·直接平均法 | 第53页 |
| ·线性权重法 | 第53-54页 |
| ·多段融合法(多分辨率样条) | 第54-55页 |
| ·基于最优拼合线的图像融合算法 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第67页 |