| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 图像拼接的背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 图像拼接的背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 图像拼接的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像拼接技术研究概况 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外图像拼接技术发展情况 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内图像拼接技术发展情况 | 第13-14页 |
| 1.3 图像拼接方法概述 | 第14-15页 |
| 1.3.1 图像配准方法概述 | 第14-15页 |
| 1.3.2 图像融合方法概述 | 第15页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 图像拼接流程概述 | 第17-26页 |
| 2.1 图像采集 | 第17-18页 |
| 2.1.1 单视点景物记录方式 | 第17-18页 |
| 2.1.2 多视点景物记录方式 | 第18页 |
| 2.2 SIFT特征提取 | 第18-22页 |
| 2.2.1 图像预处理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 潜在SIFT特征提取 | 第19-21页 |
| 2.2.3 特征点过滤 | 第21-22页 |
| 2.2.3.1 删除低对比度点 | 第21页 |
| 2.2.3.2 删除角反射点 | 第21-22页 |
| 2.3 特征点匹配 | 第22-25页 |
| 2.3.1 特征点描述方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 特征点匹配 | 第23-24页 |
| 2.3.3 RANSAC算法进行对应矩阵估计 | 第24页 |
| 2.3.4 直接线性变换算法计算交会矩阵 | 第24-25页 |
| 2.4 图像融合 | 第25-26页 |
| 2.4.1 统一全局视角 | 第25页 |
| 2.4.2 多波段融合 | 第25-26页 |
| 第3章 基于SIFT的图像拼接算法的改进 | 第26-38页 |
| 3.1 可行性依据 | 第26-31页 |
| 3.1.1 硬件角度 | 第26页 |
| 3.1.2 特征点本身的特性 | 第26-28页 |
| 3.1.3 特征点提取速度较快 | 第28-30页 |
| 3.1.4 特征点的视角和仿射变化稳定性 | 第30-31页 |
| 3.2 数据采集 | 第31-32页 |
| 3.2.1 参数设置 | 第31-32页 |
| 3.3 算法伪代码 | 第32-38页 |
| 3.3.1 特征点 | 第32-33页 |
| 3.3.2 移动和特征点数量的关系 | 第33-34页 |
| 3.3.3 算法 | 第34-35页 |
| 3.3.4 利用设置关注区域进行效果模拟 | 第35-38页 |
| 第4章 基于sift的改进图像拼接算法的结果与分析 | 第38-57页 |
| 4.1 结果的等效观测 | 第38页 |
| 4.2 关于细胞拼接的详细信息 | 第38-40页 |
| 4.3 图片高度相等情况下的结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 利用其它图像对上述比率进行验证 | 第42-45页 |
| 4.5 再次提高代码质量 | 第45-46页 |
| 4.6 最小点集的测试 | 第46-48页 |
| 4.7 对采集到的图片数据进行验证 | 第48-51页 |
| 4.8 进行全景图像的拼接 | 第51-54页 |
| 4.9 本章小结 | 第54-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 文章工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |