基于特征匹配的图像镶嵌及其评价方法研究
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 图像镶嵌技术 | 第9-12页 |
| 1.2.1 图像镶嵌技术的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 图像镶嵌技术的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 图像镶嵌技术的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 图像镶嵌质量评价 | 第12-14页 |
| 1.3.1 图像质量评价的意义 | 第12-13页 |
| 1.3.2 图像质量评价方法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 图像镶嵌技术 | 第16-27页 |
| 2.1 图像特征选择 | 第17-19页 |
| 2.1.1 图像的点特征 | 第17页 |
| 2.1.2 图像的线特征 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像的区域特征 | 第18页 |
| 2.1.4 图像的模板特征 | 第18-19页 |
| 2.2 图像配准 | 第19-24页 |
| 2.2.1 基于特征的配准方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 图像间的基础矩阵 | 第21-22页 |
| 2.2.3 图像特征匹配 | 第22-23页 |
| 2.2.4 计算单应性矩阵 | 第23-24页 |
| 2.3 图像融合技术 | 第24-26页 |
| 2.3.1 直接平均融合法 | 第25页 |
| 2.3.2 加权平均融合法 | 第25页 |
| 2.3.3 中值滤波融合法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 多分辨率样条技术融合法 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于特征点匹配的图像配准 | 第27-44页 |
| 3.1 常用特征提取算法研究 | 第27-39页 |
| 3.1.1 Harris角点检测算法 | 第27-29页 |
| 3.1.2 FAST算法 | 第29-31页 |
| 3.1.3 SIFT算法 | 第31-37页 |
| 3.1.4 SURF算法 | 第37-38页 |
| 3.1.5 PCA-SIFT算法 | 第38-39页 |
| 3.2 特征点匹配策略 | 第39-42页 |
| 3.2.1 Kd-树算法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 BBF查询机制 | 第42页 |
| 3.3 随机抽样一致性算法 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 图像镶嵌的BRI EF-SI FT方法 | 第44-54页 |
| 4.1 图像镶嵌算法流程 | 第44-45页 |
| 4.2 SIFT特征描述原理 | 第45-47页 |
| 4.2.1 特征点方向分配 | 第45-46页 |
| 4.2.2 特征点特征矢量生成 | 第46-47页 |
| 4.3 B-SIFT算法原理 | 第47-48页 |
| 4.4 图像融合 | 第48页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第48-53页 |
| 4.5.1 五种算法性能对比 | 第48-52页 |
| 4.5.2 利用改进算法进行图像镶嵌 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 图像镶嵌质量评价方法 | 第54-66页 |
| 5.1 图像结构质量评价 | 第54-57页 |
| 5.1.1 SSIM评价方法 | 第54-57页 |
| 5.1.2 HFI-SSIM 评价方法 | 第57页 |
| 5.2 图像光学质量评价 | 第57-58页 |
| 5.2.1 图像色彩评价 | 第57-58页 |
| 5.2.2 图像亮度评价 | 第58页 |
| 5.3 图像镶嵌质量评价方法 | 第58-60页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第60-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕土学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
