| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及应用领域 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·应用领域 | 第9-10页 |
| ·本文的章节安排 | 第10-11页 |
| ·本文的主要贡献 | 第11-12页 |
| 2 图像预处理 | 第12-18页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·几何失真的描述 | 第12页 |
| ·几何校正 | 第12-18页 |
| ·几何校正 | 第12-15页 |
| ·确定像素的灰度值 | 第15-18页 |
| 3 基于特征点的图像配准技术 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·特征提取 | 第18-20页 |
| ·边缘特征 | 第19页 |
| ·区域特征 | 第19页 |
| ·点特征 | 第19-20页 |
| ·几种常用特征点的提取算法 | 第20-27页 |
| ·Moravec算法 | 第20-21页 |
| ·SUSAN算法 | 第21-24页 |
| ·Harris算法 | 第24-26页 |
| ·Forstner算法 | 第26-27页 |
| ·特征点匹配技术 | 第27-29页 |
| ·互相关(CC)法 | 第28页 |
| ·归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)法 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 4 SIFT配准算法及其改进方案 | 第30-48页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·尺度空间理论 | 第30-31页 |
| ·SIFT算法原理 | 第31-40页 |
| ·尺度空间生成 | 第32-34页 |
| ·特征点的检测与提取 | 第34-38页 |
| ·特征点描述字的生成 | 第38-39页 |
| ·特征点向量的匹配 | 第39-40页 |
| ·改进的匹配方案 | 第40-42页 |
| ·限幅 | 第41页 |
| ·归一化 | 第41页 |
| ·比较模长 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 图像融合技术 | 第48-53页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·图像融合 | 第48-52页 |
| ·平均值法 | 第48-49页 |
| ·加权平均法 | 第49-52页 |
| ·多分辨率融合法 | 第52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53-54页 |
| ·下一步工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者在读研期间研究成果简介 | 第58-59页 |
| 后记 | 第59页 |