| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·数字图像高效配准的意义 | 第10-11页 |
| ·图像配准技术主要的研究内容 | 第11-12页 |
| ·配准技术研究的进展状况以及拼接的常用方法 | 第12-14页 |
| ·拼接与配准问题提出的背景 | 第14-15页 |
| ·论文主要工作及各部分结构安排 | 第15-16页 |
| ·主要工作 | 第15页 |
| ·各部分结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像采集与预处理 | 第16-29页 |
| ·DirectShow 视频图像采集 | 第16-19页 |
| ·DirectShow 的架构 | 第16页 |
| ·DirectShow 捕捉图像 | 第16-18页 |
| ·WDM 视频捕捉与DirectShow 的协作 | 第18-19页 |
| ·图像预处理 | 第19-28页 |
| ·空间变换 | 第19-21页 |
| ·数字图像色彩处理 | 第21-24页 |
| ·图像灰度插值 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 常用的灰度配准技术 | 第29-37页 |
| ·数字图像逐一比较法 | 第29页 |
| ·单阈值比较法 | 第29-30页 |
| ·双阈值比较法 | 第30-31页 |
| ·SSDA 算法 | 第31页 |
| ·图像迹算法 | 第31-32页 |
| ·图像迹的定义 | 第31页 |
| ·图像迹算法的分析 | 第31-32页 |
| ·引入阈值的图像迹算法 | 第32页 |
| ·基于塔形的分层算法 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于多线程及改进SSDA 算法提高拼接速度的研究 | 第37-50页 |
| ·数字图像逐一配准算法 | 第37-38页 |
| ·传统SSDA 算法 | 第38-39页 |
| ·改进的SSDA 算法 | 第39-41页 |
| ·引入线程技术，提高同步执行速度 | 第41-46页 |
| ·拼接实例具体分析 | 第46-49页 |
| ·实验分析 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 引入噪声及图像迹技术的图像分形维配准算法研究 | 第50-60页 |
| ·引入噪声处理 | 第50-52页 |
| ·基于分形维特征的图像配准 | 第52-55页 |
| ·分形基本理论介绍 | 第52-53页 |
| ·图像分形维的引出 | 第53-54页 |
| ·图像分形维计算 | 第54页 |
| ·图像分形维配准算法 | 第54页 |
| ·分形维特征配准的优点 | 第54-55页 |
| ·引入噪声及图像迹技术的图像分形维配准算法 | 第55-56页 |
| ·利用图像迹计算图像的分形维 | 第55页 |
| ·优化后的配准算法 | 第55-56页 |
| ·算法实验分析 | 第56-59页 |
| ·实验图像 | 第56-57页 |
| ·实验数据 | 第57-58页 |
| ·实验结果分析与结论 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 详细摘要 | 第68-71页 |