| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第10-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像畸变矫正 | 第12-25页 |
| 2.1 图像畸变基础知识 | 第12-16页 |
| 2.1.1 空间齐次坐标 | 第12页 |
| 2.1.2 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 | 第12-14页 |
| 2.1.3 针孔成像模型 | 第14-15页 |
| 2.1.4 透镜畸变 | 第15-16页 |
| 2.2 图像畸变矫正 | 第16-24页 |
| 2.2.1 相机镜头的内参与外参 | 第16-17页 |
| 2.2.2 双线性插值算法 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于张正友标定法的镜头畸变矫正 | 第18-21页 |
| 2.2.4 基于Ilya Krylov模型的鱼眼镜头畸变矫正 | 第21-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 图像增强算法 | 第25-36页 |
| 3.1 基于直方图的增强算法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 直方图均衡化 | 第25-26页 |
| 3.1.2 多直方图联合均衡化 | 第26-27页 |
| 3.2 基于图像金字塔的增强算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 图像金字塔的构建 | 第27-29页 |
| 3.2.2 高斯插值法 | 第29页 |
| 3.2.3 三角插值法 | 第29-31页 |
| 3.2.4 高斯插值法与三角插值法的比较 | 第31-33页 |
| 3.2.5 基于图像金字塔的增强算法实现 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 基于SIFT特征的图像配准 | 第36-48页 |
| 4.1 基于SIFT算法的特征提取 | 第36-41页 |
| 4.1.1 SIFT特征提取算法 | 第36-39页 |
| 4.1.2 PCA-SIFT特征提取算法 | 第39-40页 |
| 4.1.3 基于圆形邻域的SIFT特征提取 | 第40-41页 |
| 4.2 基于KD树+BBF搜索的SIFT特征点粗匹配 | 第41-45页 |
| 4.2.1 K近邻算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 K近邻距离度量表示法 | 第42页 |
| 4.2.3 基于KD树的K近邻算法 | 第42-44页 |
| 4.2.4 KD树的最近邻搜索法 | 第44-45页 |
| 4.2.5 KD树的BBF搜索法 | 第45页 |
| 4.3 基于RANSAC算法的匹配点提纯与优化 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 图像拼接与融合 | 第48-55页 |
| 5.1 基于空域的图像拼接与融合 | 第48-51页 |
| 5.1.1 平均值法 | 第48-49页 |
| 5.1.2 加权平均法 | 第49-50页 |
| 5.1.3 中值滤波法 | 第50-51页 |
| 5.2 基于频域的图像拼接与融合 | 第51-52页 |
| 5.3 改进的加权平均法 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第55-67页 |
| 6.1 实验一：鱼眼镜头的畸变矫正 | 第56-58页 |
| 6.2 实验二：图像预处理方法对图像配准率的影响 | 第58-63页 |
| 6.3 实验三：不同特征的配准结果比较 | 第63-64页 |
| 6.4 实验四：不同融合方法的融合效果比较 | 第64-67页 |
| 第七章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 7.1 总结 | 第67页 |
| 7.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录1 程序清单 | 第72-73页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第73-74页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第74-75页 |
| 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |