| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 图像配准问题及其相关研究 | 第15-29页 |
| ·图像配准定义 | 第15-16页 |
| ·图像配准类别 | 第16-18页 |
| ·研究工作 | 第18-20页 |
| ·图像配准方法 | 第20-28页 |
| ·基于灰度信息法的图像配准 | 第20-25页 |
| ·基于变换域的图像配准 | 第25-26页 |
| ·基于图像特征的图像配准 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 图像预处理及图像视觉特征提取 | 第29-39页 |
| ·图像预处理 | 第29-32页 |
| ·滤波去噪 | 第29-31页 |
| ·灰度变换 | 第31-32页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第32-36页 |
| ·提取图像的视觉特征 | 第36-38页 |
| ·Harris 算法的改进 | 第36-37页 |
| ·Harris 算法提取效果 | 第37-38页 |
| ·本章小节 | 第38-39页 |
| 第四章 Hausdorff 距离及图像数字特征的提取 | 第39-50页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第39-40页 |
| ·SIFT 特征点检测 | 第40-46页 |
| ·SIFT 特征检测算法的改进 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 Harris-SIFT 特征的 Hausdorff 匹配算法 | 第50-58页 |
| ·特征点集的合并 | 第50-51页 |
| ·算法流程及结果 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 结论 | 第58-60页 |
| ·本文结论 | 第58页 |
| ·工作进一步的展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 发表文章目录 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 详细摘要 | 第65-72页 |