| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 2 图像配准与SIFT算法 | 第12-27页 |
| 2.1 图像配准 | 第12-16页 |
| 2.1.1 图像几何变换模型 | 第12-13页 |
| 2.1.2 图像特征 | 第13-14页 |
| 2.1.3 几种常用点特征提取算子 | 第14-16页 |
| 2.2 SIFT算法 | 第16-26页 |
| 2.2.1 相关概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 高斯差分算子DOG | 第19-20页 |
| 2.2.3 特征点的检测 | 第20-23页 |
| 2.2.4 特征点主方向的确定 | 第23-24页 |
| 2.2.5 特征点描述子的生成 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于SIFT特征点的最近邻搜索算法 | 第27-40页 |
| 3.1 最近邻搜索问题 | 第27-28页 |
| 3.2 已有算法分析 | 第28-33页 |
| 3.2.1 穷举法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 LSH算法 | 第29页 |
| 3.2.3 KD树及BBF算法 | 第29-33页 |
| 3.3 基于向量内积的最近邻搜索算法 | 第33-39页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第34-36页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 图像拼接的实现过程 | 第40-48页 |
| 4.1 随机抽样一致性算法 | 第40-41页 |
| 4.2 几何变换模型的估计 | 第41-43页 |
| 4.3 坐标映射 | 第43-44页 |
| 4.4 图像融合 | 第44-46页 |
| 4.4.1 直接平均融合法 | 第45页 |
| 4.4.2 加权平均融合法 | 第45-46页 |
| 4.5 图像拼接的具体步骤 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 5 基于向量内积的SIFT特征点匹配算法的验证与实验 | 第48-65页 |
| 5.1 基于向量内积的最近邻搜索算法的有效性验证 | 第48-62页 |
| 5.1.1 模糊 | 第49-53页 |
| 5.1.2 旋转与缩放 | 第53-55页 |
| 5.1.3 视点变化 | 第55-57页 |
| 5.1.4 亮度变化 | 第57-59页 |
| 5.1.5 JPEG压缩 | 第59-62页 |
| 5.2 基于SIFT算法的图像拼接实验 | 第62-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |