| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第9页 |
| 1.2 图像匹配的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文选择的数字图像处理方法 | 第11页 |
| 1.4 本文的研究目的和内容安排 | 第11-13页 |
| 2 相关理论介绍 | 第13-22页 |
| 2.1 图像匹配的定义及一般流程 | 第13页 |
| 2.2 图像匹配的方法分类 | 第13-15页 |
| 2.2.1 基于灰度的匹配方法 | 第14页 |
| 2.2.2 基于特征的匹配方法 | 第14-15页 |
| 2.3 傅里叶变换 | 第15-20页 |
| 2.3.1 离散傅里叶变换 | 第16-17页 |
| 2.3.2 离散傅里叶变换的性质 | 第17-18页 |
| 2.3.3 快速傅里叶变换 | 第18-19页 |
| 2.3.4 傅里叶变换在图像处理中的重要地位 | 第19-20页 |
| 2.4 莱斯分布 | 第20-22页 |
| 3 应用概率模型来判断子图像旋转角度 | 第22-36页 |
| 3.1 图像的快速傅里叶变换 | 第22-24页 |
| 3.2 通过插值法求子图像旋转时的幅值 | 第24-27页 |
| 3.2.1 插值法的分类 | 第24-26页 |
| 3.2.2 求图像旋转时的坐标 | 第26-27页 |
| 3.2.3 插值算法的误差分析 | 第27页 |
| 3.3 最大似然估计概率模型 | 第27-30页 |
| 3.3.1 最大似然估计原理 | 第28页 |
| 3.3.2 最大似然估计的性质 | 第28-29页 |
| 3.3.3 估计子图像的旋转角度 | 第29-30页 |
| 3.4 仿真实验 | 第30-33页 |
| 3.5 结果分析 | 第33-36页 |
| 4 基于ABS的快速匹配算法 | 第36-43页 |
| 4.1 传统的图像匹配算法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 ABS(Absolute Balance Search)算法 | 第36页 |
| 4.1.2 序贯相似性检测算法(SSDA) | 第36-37页 |
| 4.1.3 傅里叶变换匹配算法 | 第37-38页 |
| 4.1.4 基于Fourier-Mellin变换的图像匹配算法 | 第38-39页 |
| 4.2 ABS(Absolute Balance Search)算法的改进方法 | 第39-40页 |
| 4.3 仿真实验 | 第40-43页 |
| 5 测试结果分析 | 第43-54页 |
| 5.1 测试图像的选择和处理 | 第43-44页 |
| 5.2 插值算法的误差测试 | 第44-46页 |
| 5.3 复合匹配算法的实现过程 | 第46-47页 |
| 5.4 复合匹配算法的仿真实验 | 第47-51页 |
| 5.5 算法对比 | 第51-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
