区域检测算子与图像配准的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 图目录 | 第11-13页 |
| 表目录 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 图像配准基本概念 | 第14页 |
| 1.2 课题的目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像配准的理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 图像配准原理 | 第18-20页 |
| 2.1.1 图像配准的数学定义 | 第18页 |
| 2.1.2 图像的几何变换模型 | 第18-20页 |
| 2.2 图像配准的方法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 基于灰度的图像配准方法 | 第20-22页 |
| 2.2.2 基于变换域的图像配准方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于特征的图像配准方法 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像局部特征介绍 | 第26-37页 |
| 3.1 角点检测 | 第26-30页 |
| 3.1.1 Moravec角点检测 | 第26-27页 |
| 3.1.2 Harris角点检测 | 第27-30页 |
| 3.2 斑点检测 | 第30-31页 |
| 3.2.1 LoG检测 | 第30-31页 |
| 3.2.2 DoH检测 | 第31页 |
| 3.3 区域检测 | 第31-35页 |
| 3.3.1 Harris-Affine | 第32页 |
| 3.3.2 Hessian-Affine | 第32页 |
| 3.3.3 EBR | 第32-34页 |
| 3.3.4 IBR | 第34-35页 |
| 3.3.5 MSER | 第35页 |
| 3.4 区域检测算子比较 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 最大稳定极值区域算法 | 第37-47页 |
| 4.1 MSER基本概念 | 第37页 |
| 4.2 MSER定义与性质 | 第37-39页 |
| 4.3 最大稳定极值区域的提取过程 | 第39-44页 |
| 4.3.1 像素点排序 | 第39-40页 |
| 4.3.2 成分树及提取极值区域 | 第40-42页 |
| 4.3.3 区域清理 | 第42-43页 |
| 4.3.4 不规则区域的椭圆拟合 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 图像配准算法及相关实验 | 第47-71页 |
| 5.1 SIFT算法详细介绍 | 第47-54页 |
| 5.1.1 SIFT特征点检测 | 第47-50页 |
| 5.1.2 SIFT特征点描述 | 第50-52页 |
| 5.1.3 SIFT特征点匹配 | 第52-54页 |
| 5.2 SIFT算法配准实验 | 第54-55页 |
| 5.3 SURF算法详细介绍 | 第55-59页 |
| 5.3.1 SURF特征点检测 | 第55-58页 |
| 5.3.2 SURF特征点描述 | 第58-59页 |
| 5.3.3 SURF特征点匹配 | 第59页 |
| 5.4 SURF算法配准实验 | 第59-61页 |
| 5.5 新方法的设计 | 第61-66页 |
| 5.5.1 新方法的设计思路 | 第61-63页 |
| 5.5.2 MSER与SIFT结合算法实验 | 第63-64页 |
| 5.5.3 MSER与SURF结合算法实验 | 第64-66页 |
| 5.6 综合对比分析 | 第66-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 基于MSER的红外图像拼接 | 第71-79页 |
| 6.1 图像拼接技术 | 第71-73页 |
| 6.1.1 图像拼接基本流程 | 第71-72页 |
| 6.1.2 图像融合常用算法 | 第72-73页 |
| 6.1.2.1 直接平均融合法 | 第72页 |
| 6.1.2.2 加权平均融合法 | 第72-73页 |
| 6.2 红外图像特点 | 第73-74页 |
| 6.3 红外图像拼接相关实验 | 第74-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 总结 | 第79-80页 |
| 7.2 展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻硕期间取得的研宄成果 | 第86页 |
