| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 基于灰度区域的图像拼接算法 | 第11页 |
| 1.2.2 基于相位相关的图像拼接算法 | 第11-12页 |
| 1.2.3 基于特征的图像拼接算法 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14页 |
| 1.4 组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 全景图像拼接技术的相关知识 | 第16-26页 |
| 2.1 全景图像拼接的概念 | 第16-17页 |
| 2.2 全景图像拼接的基本流程 | 第17-25页 |
| 2.2.1 图像的获取 | 第17-18页 |
| 2.2.2 图像预处理 | 第18页 |
| 2.2.3 图像配准 | 第18-21页 |
| 2.2.4 投影变换 | 第21-23页 |
| 2.2.5 图像融合 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于SIFT特征及改进RANSAC算法的图像配准 | 第26-45页 |
| 3.1 基于SIFT的特征点提取与匹配 | 第26-33页 |
| 3.1.1 SIFT特征提取方法 | 第26-32页 |
| 3.1.2 SIFT特征粗匹配 | 第32-33页 |
| 3.2 传统RANSAC算法提纯SIFT匹配特征点对 | 第33-34页 |
| 3.2.1 RANSAC算法的介绍 | 第33-34页 |
| 3.2.2 传统RANSAC算法存在的不足 | 第34页 |
| 3.3 基于行列式点过程(DPP)的改进RANSAC算法 | 第34-39页 |
| 3.3.1 行列式点过程(Determinantalpointprocesses,DPP)的介绍 | 第34-36页 |
| 3.3.2 基于行列式点过程(DPP)改进的RANSAC算法 | 第36-39页 |
| 3.4 基于DPP改进RANSAC算法的图像配准实验分析 | 第39-42页 |
| 3.4.1 改进RANSAC算法剔除SIFT误匹配点对实验 | 第39-42页 |
| 3.5 柱面投影全景图像拼接实验分析 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于移动DLT的逼近投影变换(APAP)图像配准算法 | 第45-57页 |
| 4.1 多单应性矩阵特征检测算法 | 第45-50页 |
| 4.1.1 多单应性矩阵特征检测算法描述 | 第45-47页 |
| 4.1.2 多单应性矩阵求解过程 | 第47-49页 |
| 4.1.3 多单应矩阵的特征匹配检测算法的实验结果 | 第49-50页 |
| 4.2 基于移动DLT的逼近投影变换(APAP)图像配准算法 | 第50-52页 |
| 4.3 移动DLT的逼近投影变换(APAP)的图像配准实验结果 | 第52-54页 |
| 4.4 全景图像拼接实验分析 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65-66页 |
| 详细摘要 | 第66-69页 |
