| 表目录 | 第6-7页 |
| 图目录 | 第7-9页 |
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 图像配准技术 | 第13-18页 |
| 1.2.1 PCB 物理特点及图像特点 | 第13-16页 |
| 1.2.2 基于特征点的图像配准技术 | 第16-17页 |
| 1.2.3 配准算法评价指标 | 第17-18页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3.1 特征点检测算法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 特征点描述与匹配算法 | 第19-20页 |
| 1.4 课题研究内容及结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 PCB 图像特征点检测算法 | 第21-34页 |
| 2.1 特征点检测算法 | 第21-27页 |
| 2.1.1 SIFT 特征点检测 | 第21-24页 |
| 2.1.2 SURF 特征点检测 | 第24-26页 |
| 2.1.3 尺度不变特征点检测算法比较 | 第26-27页 |
| 2.2 改进的快速鲁棒性 SIFT 算法 | 第27-29页 |
| 2.3 实验结果及分析 | 第29-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于稳定区域的图像特征描述算法 | 第34-51页 |
| 3.1 基于分布的特征描述子 | 第34-40页 |
| 3.1.1 局部特征描述子 | 第34-37页 |
| 3.1.2 全局特征描述子 | 第37-38页 |
| 3.1.3 PCB 图像特征描述 | 第38-40页 |
| 3.2 基于稳定区域的特征描述子 | 第40-46页 |
| 3.2.1 基于 MSER 的稳定区域提取 | 第40-44页 |
| 3.2.2 特征矢量生成 | 第44-46页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第46-50页 |
| 3.3.1 不同方向 PCB 图像配准实验 | 第46-49页 |
| 3.3.2 同方向 PCB 图像配准实验 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于点对匹配的 PCB 图像特征匹配算法 | 第51-61页 |
| 4.1 一种基于投票策略的点对匹配算法 | 第51-53页 |
| 4.2 基于方向约束的点对匹配算法 | 第53-57页 |
| 4.2.1 特征点对生成 | 第53页 |
| 4.2.2 特征点对描述子分配 | 第53-54页 |
| 4.2.3 匹配点对生成 | 第54-55页 |
| 4.2.4 基于匹配对之间方向差异约束的误匹配抑制算法 | 第55-57页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于 GPU 的 PCB 图像配准算法加速 | 第61-69页 |
| 5.1 GPU 的 CUDA 编程模型 | 第61-62页 |
| 5.2 基于 CUDA 的 PCB 图像配准算法并行程序设计 | 第62-66页 |
| 5.2.1 配准算法并行性分析 | 第63页 |
| 5.2.2 基于 CUDA 的配准算法并行程序设计 | 第63-65页 |
| 5.2.3 实验结果及分析 | 第65-66页 |
| 5.3 PCB 图像配准软件实现 | 第66-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 结束语 | 第69-71页 |
| 一、工作总结 | 第69页 |
| 二、后续工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
