基于复合特征的异源图像配准算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 论文研究目标与主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 异源图像配准算法理论 | 第17-28页 |
| 2.1 图像配准基础 | 第17-20页 |
| 2.1.1 图像配准原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 图像配准方法与分类 | 第18-19页 |
| 2.1.3 异源图像配准 | 第19-20页 |
| 2.2 基于特征的图像配准 | 第20-27页 |
| 2.2.1 特征提取 | 第20-22页 |
| 2.2.1.1 点特征 | 第20-21页 |
| 2.2.1.2 边缘特征 | 第21-22页 |
| 2.2.2 特征匹配 | 第22-24页 |
| 2.2.2.1 搜索策略 | 第22-23页 |
| 2.2.2.2 相似性度量 | 第23-24页 |
| 2.2.3 变换模型 | 第24-26页 |
| 2.2.4 图像插值 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 边缘点特征提取与匹配 | 第28-44页 |
| 3.1 异源图像配准 | 第28-29页 |
| 3.2 边缘点提取 | 第29-37页 |
| 3.2.1 边缘点特征 | 第29-30页 |
| 3.2.2 边缘特征提取 | 第30-34页 |
| 3.2.3 点特征提取 | 第34-37页 |
| 3.3 CPD点集匹配 | 第37-40页 |
| 3.3.1 混合高斯模型 | 第38-39页 |
| 3.3.2 EM算法 | 第39-40页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 图像深度的分割 | 第44-57页 |
| 4.1 结合深度的图像分割 | 第44-46页 |
| 4.1.1 图像深度定义 | 第45页 |
| 4.1.2 深度传感器 | 第45-46页 |
| 4.2 双目成像求解深度 | 第46-52页 |
| 4.2.1 双目成像系统 | 第46-49页 |
| 4.2.2 图像的深度恢复 | 第49-52页 |
| 4.3 深度聚类分割 | 第52-55页 |
| 4.3.1 区域分割 | 第52-53页 |
| 4.3.2 深度聚类 | 第53-54页 |
| 4.3.3 自动选区 | 第54-55页 |
| 4.3.4 区域掩膜 | 第55页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结合深度复合特征的异源图像配准算法 | 第57-68页 |
| 5.1 算法框架 | 第57-59页 |
| 5.1.1 边缘点匹配 | 第58页 |
| 5.1.2 深度图聚类分割 | 第58-59页 |
| 5.2 实验数据与评价 | 第59-62页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第59-60页 |
| 5.2.2 评价方法 | 第60-62页 |
| 5.3 实验分析与评价 | 第62-67页 |
| 5.3.1 实验过程分析与评价 | 第62-63页 |
| 5.3.2 实验结果主客观评价 | 第63-65页 |
| 5.3.3 客观评价 | 第65-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第68-69页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第73页 |
