基于APAP图像拼接算法的改进
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1. 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究图像拼接的背景和意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 图像拼接的应用领域 | 第10-12页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第12-15页 |
| 1.4.1 本文的创新点 | 第12-13页 |
| 1.4.2 本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 2. 图像拼接的相关理论 | 第15-34页 |
| 2.1 图像拼接的基本流程 | 第15-16页 |
| 2.2 图像预处理 | 第16页 |
| 2.3 特征检测及匹配相关研究 | 第16-27页 |
| 2.3.1 SIFT特征检测 | 第16-21页 |
| 2.3.2 特征匹配研究 | 第21-27页 |
| 2.4 图像融合相关研究 | 第27-29页 |
| 2.4.1 平均值法 | 第28页 |
| 2.4.2 加权平均法 | 第28-29页 |
| 2.4.3 多分辨率分析法 | 第29页 |
| 2.5 图像几何变换模型研究 | 第29-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 3. 基于APAP图像拼接算法的改进 | 第34-51页 |
| 3.1 APAP算法的概述 | 第34-39页 |
| 3.2 RANSAC算法概述 | 第39-41页 |
| 3.3 APAP算法的改进 | 第41-49页 |
| 3.3.1 基于KAZE特征检测 | 第41-45页 |
| 3.3.2 鲁棒性匹配 | 第45-47页 |
| 3.3.3 简化RANSAC | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 4. 图像拼接实验与分析 | 第51-75页 |
| 4.1 算法的实现流程 | 第51-52页 |
| 4.2 算法的实验分析及结果 | 第52-74页 |
| 4.2.1 重复率的比较 | 第55-57页 |
| 4.2.2 特征点检测的比较 | 第57-60页 |
| 4.2.3 RANSAC阈值自适应比较 | 第60-64页 |
| 4.2.4 多种拼接算法的对比分析 | 第64-74页 |
| 4.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 5. 总结与展望 | 第75-78页 |
| 5.1 本文的总结 | 第75页 |
| 5.2 本文的展望 | 第75-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
