| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 论文的研究背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 图像拼接技术的国内外研究现状及发展趋势 | 第14-19页 |
| 1.2.1 图像拼接技术的国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.2 图像拼接技术的发展趋势 | 第18-19页 |
| 1.3 论文的主要研究内容及组织架构 | 第19-21页 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 论文的组织架构 | 第19-21页 |
| 第2章 图像拼接技术的相关理论知识 | 第21-34页 |
| 2.1 图像采集与图像预处理 | 第21-24页 |
| 2.1.1 图像采集 | 第21-22页 |
| 2.1.2 图像预处理 | 第22-24页 |
| 2.2 图像特征检测 | 第24-28页 |
| 2.2.1 Harris特征检测 | 第24-26页 |
| 2.2.2 SUSAN特征检测 | 第26-28页 |
| 2.3 图像特征匹配 | 第28-29页 |
| 2.3.1 基于灰度的匹配算法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 基于相似度的匹配算法 | 第29页 |
| 2.4 图像融合 | 第29-33页 |
| 2.4.1 计算投影变换矩阵 | 第29-32页 |
| 2.4.2 图像融合 | 第32-33页 |
| 2.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 优化的基于SIFT算法的图像配准 | 第34-46页 |
| 3.1 检测图像特征点并分配方向参数 | 第34-38页 |
| 3.1.1 检测图像特征点 | 第34-37页 |
| 3.1.2 分配特征点方向参数 | 第37-38页 |
| 3.2 生成特征点描述符参数并稀疏降维 | 第38-40页 |
| 3.2.1 生成特征点描述符参数 | 第38-40页 |
| 3.2.2 稀疏降维原理 | 第40页 |
| 3.3 特征点双向匹配法 | 第40-41页 |
| 3.4 模拟仿真实验 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 优化的基于SURF算法的图像拼接 | 第46-59页 |
| 4.1 降采样预处理法 | 第46-47页 |
| 4.2 半图像区域检测特征点法 | 第47-48页 |
| 4.3 检测图像特征点 | 第48-51页 |
| 4.3.1 计算图像的Hessian矩阵 | 第48-49页 |
| 4.3.2 建立尺度空间 | 第49-50页 |
| 4.3.3 检测特征点 | 第50页 |
| 4.3.4 分配特征点主方向 | 第50-51页 |
| 4.3.5 生成特征点描述符 | 第51页 |
| 4.4 精匹配法 | 第51-53页 |
| 4.5 模拟仿真实验 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 基于安徽工程大学的全景漫游系统 | 第59-69页 |
| 5.1 获取校园全景图像 | 第59-61页 |
| 5.1.1 采集校园图像 | 第59-61页 |
| 5.1.2 校园图像的拼接 | 第61页 |
| 5.2 全景漫游系统的生成 | 第61-65页 |
| 5.2.1 Krpano全景漫游系统基本框架的搭建 | 第62页 |
| 5.2.2 背景音乐与场景音乐的生成 | 第62-63页 |
| 5.2.3 校园宣传片的切换 | 第63-64页 |
| 5.2.4 校园地形图的导航功能 | 第64页 |
| 5.2.5 其它功能 | 第64-65页 |
| 5.3 基于安徽工程大学的全景漫游系统截图 | 第65-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |