全景图像拼接算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究的内容和论文的章节安排 | 第12-13页 |
| 第2章 全景图像拼接基本理论 | 第13-29页 |
| ·图像采集和预处理 | 第13-14页 |
| ·图像采集 | 第13-14页 |
| ·图像预处理 | 第14页 |
| ·投影模型 | 第14-16页 |
| ·球面投影模型 | 第15页 |
| ·立方体模型 | 第15页 |
| ·柱面投影模型 | 第15-16页 |
| ·图像特征提取 | 第16-22页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第16-20页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第20-22页 |
| ·图像特征匹配 | 第22-24页 |
| ·归一化互相关(NCC)算法 | 第23页 |
| ·序贯相似性(SSDA)算法 | 第23-24页 |
| ·图像变换模型 | 第24-27页 |
| ·刚体变换 | 第25页 |
| ·仿射变换 | 第25-26页 |
| ·投影变换 | 第26页 |
| ·非线性变换 | 第26-27页 |
| ·图像融合 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 图像的柱面投影模型 | 第29-38页 |
| ·柱面投影模型 | 第29-33页 |
| ·插值计算 | 第33-36页 |
| ·最近邻插值 | 第33-34页 |
| ·双线性插值 | 第34-36页 |
| ·图像柱面投影实验结果 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 SIFT特征提取 | 第38-55页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第39-47页 |
| ·尺度空间理论 | 第39-40页 |
| ·图像的高斯模糊 | 第40-42页 |
| ·尺度空间的表示 | 第42页 |
| ·高斯金字塔的建立 | 第42-44页 |
| ·高斯差分金字塔 | 第44-45页 |
| ·极值点的检测 | 第45-47页 |
| ·精确确定特征点位置 | 第47-48页 |
| ·确定特征点位置 | 第48-49页 |
| ·生成特征描述符 | 第49-53页 |
| ·实验结果 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 SIFT特征的匹配和图像排序算法 | 第55-70页 |
| ·改进的SIFT特征匹配算法 | 第55-65页 |
| ·最近邻算法 | 第55页 |
| ·改进的SIFT特征配准算法 | 第55-57页 |
| ·改进的SIFT特征匹配算法实验结果 | 第57-65页 |
| ·基于SIFT特征匹配的图像排序算法 | 第65-69页 |
| ·算法提出 | 第65页 |
| ·算法的步骤 | 第65-66页 |
| ·图像排序实验结果 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 全景图像的融合 | 第70-80页 |
| ·投影变换矩阵的计算 | 第70-75页 |
| ·最小二乘法 | 第70-71页 |
| ·RANSAC算法 | 第71-73页 |
| ·RANSAC算法实验结果 | 第73-74页 |
| ·全景图像投影变换矩阵的计算 | 第74-75页 |
| ·图像融合 | 第75-76页 |
| ·直接平均值法 | 第75页 |
| ·加权平均值法 | 第75-76页 |
| ·寻找最佳缝合线算法 | 第76页 |
| ·全景图像融合的实验结果 | 第76-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第7章 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·结论 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
