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基于微相机阵列的图像拼接技术研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 拼接成像系统第9-11页
        1.2.2 图像拼接算法第11-12页
    1.3 本文工作内容第12-13页
第二章 图像拼接相关理论第13-23页
    2.1 图像预处理第14页
        2.1.1 几何校正第14页
        2.1.2 图像去噪第14页
    2.2 图像配准第14-19页
        2.2.1第14-15页
        2.2.2 图像配准的方法第15-19页
    2.3 图像融合第19-21页
        2.3.1 平均值法第19-20页
        2.3.2 加权平均法第20页
        2.3.3 基于多分辨率的图像融合技术第20-21页
    2.4 本章小结第21-23页
第三章 基于特征点的图像配准第23-49页
    3.1 SIFT算法第23-26页
    3.2 SURF算法第26-29页
    3.3 二进制字符串描述符第29-38页
        3.3.1 BRIEF算法第30-32页
        3.3.2 ORB算法第32-33页
        3.3.3 BRISK算法第33-36页
        3.3.4 FREAK算法第36-38页
    3.4 匹配结果筛查第38-40页
    3.5 图像配准算法测试第40-48页
        3.5.1 基于特征点的图像配准算法测试第40-44页
        3.5.2 二进制字符串描述符对特征匹配算法的改进测试第44-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 微相机成像系统电路设计第49-59页
    4.1 微相机阵列成像系统第49-50页
    4.2 图像传感器第50-51页
        4.2.1 CMOS图像传感器第50页
        4.2.2 CMV4000图像传感器第50-51页
    4.3 系统电路设计第51-58页
        4.3.1 图像传感器电路第52-54页
        4.3.2 FPGA第54-57页
        4.3.3 电源第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第五章 成像系统算法验证试验第59-65页
    5.1 成像试验第59-63页
    5.2 试验结果分析第63-64页
    5.3 结论第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
    6.1 总结第65页
    6.2 展望第65-67页
参考文献第67-69页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第69页

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