| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·研究进展及现状 | 第10-11页 |
| ·研究内容和主要创新点 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 图像配准概述 | 第13-23页 |
| ·图像配准的原理 | 第13-16页 |
| ·图像配准的数学描述 | 第13页 |
| ·空间变换 | 第13-15页 |
| ·插值 | 第15-16页 |
| ·图像配准的方法 | 第16-22页 |
| ·基于灰度的图像配准方法 | 第16-18页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第18-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于特征的单模态图像配准 | 第23-40页 |
| ·简介 | 第23-25页 |
| ·基于 Harris 算法的图像匹配 | 第23-24页 |
| ·基于 SIFT 算法的图像匹配 | 第24-25页 |
| ·SURF 算法特征点的检测 | 第25-28页 |
| ·积分图像 | 第25-26页 |
| ·Hessian 矩阵 | 第26-27页 |
| ·尺度空间表示 | 第27-28页 |
| ·特征点的搜索与定位 | 第28页 |
| ·SURF 算法特征点的描述 | 第28-30页 |
| ·特征点方向分配 | 第28-29页 |
| ·特征点特征矢量生成 | 第29-30页 |
| ·单模态图像配准实验 | 第30-35页 |
| ·改进的 RANSAC 去除误匹配 | 第30-32页 |
| ·SIFT 与 SURF 对比实验 | 第32-33页 |
| ·仿射矩阵估计 | 第33-35页 |
| ·配准方法的评价 | 第35-39页 |
| ·主观评价 | 第35-37页 |
| ·客观评价 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于改进的 SURF 算法的红外和可见光图像配准 | 第40-51页 |
| ·基于颜色变换模型和 SURF 相结合的图像配准 | 第41-44页 |
| ·HSV 模型 | 第41-43页 |
| ·NTSC 模型 | 第43页 |
| ·YCbCr 模型 | 第43-44页 |
| ·基于负相的图像配准 | 第44页 |
| ·基于轮廓波变换的图像配准 | 第44-47页 |
| ·基于边缘检测和 SURF 相结合的图像配准 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| ·全文总结 | 第51页 |
| ·工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |