数码显微图像序列智能拼接方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·基于灰度相关的图像配准 | 第9-10页 |
| ·基于特征相关的图像配准 | 第10页 |
| ·基于变换模型的图像配准 | 第10-11页 |
| ·基于相位相关的图像配准 | 第11页 |
| ·论文主要工作 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 图像拼接技术概述 | 第13-22页 |
| ·图像拼接技术的基本概念 | 第13页 |
| ·图像信息提取 | 第13-15页 |
| ·图像的采集 | 第13-14页 |
| ·图像的预处理 | 第14-15页 |
| ·图像匹配 | 第15-19页 |
| ·图像匹配的原理 | 第15-16页 |
| ·常见图像匹配方法 | 第16-19页 |
| ·图像融合 | 第19-21页 |
| ·图像融合技术概念介绍 | 第19-20页 |
| ·常见图像融合方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于特征点的图像拼接算法研究 | 第22-34页 |
| ·特征点检测技术 | 第22-23页 |
| ·MORAVEC 角点检测 | 第22-23页 |
| ·HARRIS 角点检测 | 第23页 |
| ·SIFT 特征点 | 第23-27页 |
| ·高斯差分金字塔构建 | 第24页 |
| ·SIFT 潜在特征位置提取 | 第24-25页 |
| ·SIFT 伪特征位置消除 | 第25-26页 |
| ·SIFT 特征方向确定 | 第26页 |
| ·生成关键点描述符 | 第26-27页 |
| ·图像配准 | 第27-28页 |
| ·特征匹配 | 第27-28页 |
| ·实验及结果 | 第28-33页 |
| ·SIFT 特性验证 | 第28页 |
| ·显微切片图像拼接 | 第28-30页 |
| ·多幅图像拼接 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于 SIFT 特征点配准的改进 | 第34-38页 |
| ·误匹配的产生 | 第34页 |
| ·消除误匹配的主要步骤 | 第34-35页 |
| ·特征点三角形面积比误匹配消除法的算法 | 第35-36页 |
| ·改进后的图像拼接流程 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-38页 |
| 5 总结与展望 | 第38-40页 |
| ·总结 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-42页 |
| 致谢 | 第42页 |
