图像拼接技术的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·图像拼接技术的研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·图像拼接技术的应用领域 | 第11-12页 |
| ·现有图像拼接技术的不足 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 图像拼接技术综述 | 第14-25页 |
| ·图像拼接的基本流程 | 第14-15页 |
| ·图像预处理 | 第15-16页 |
| ·图像配准 | 第16-22页 |
| ·图像配准的几何变换模型 | 第17-19页 |
| ·图像配准算法分类 | 第19-21页 |
| ·图像配准的基本框架 | 第21-22页 |
| ·图像融合技术 | 第22-24页 |
| ·融合策略 | 第23-24页 |
| ·图像融合质量评估 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于角点匹配的图像拼接算法 | 第25-42页 |
| ·图像的特征分类 | 第25-26页 |
| ·角点检测算法 | 第26-32页 |
| ·Moravec 角点检测算法 | 第27页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第27-29页 |
| ·SUSAN 角点检测算法 | 第29-30页 |
| ·三种检测结果比较与分析 | 第30-32页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第32-33页 |
| ·标准互相关法 | 第32-33页 |
| ·互信息法 | 第33页 |
| ·变换矩阵的估计 | 第33-37页 |
| ·RANSAC 算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·RANSAC 算法的基本步骤 | 第35-36页 |
| ·单应性矩阵的求解 | 第36-37页 |
| ·基于角点分层匹配的图像拼接算法 | 第37-41页 |
| ·算法思想及其改进 | 第37-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于SIFT 特征的图像拼接技术研究 | 第42-55页 |
| ·SIFT 算法简介 | 第42-43页 |
| ·SIFT 特征提取方法 | 第43-48页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第43-45页 |
| ·关键点的定位 | 第45-47页 |
| ·关键点的方向确定 | 第47页 |
| ·关键点描述符的生成 | 第47-48页 |
| ·特征的匹配 | 第48-51页 |
| ·传统的匹配算法 | 第48-49页 |
| ·改进的匹配算法 | 第49-51页 |
| ·基于SIFT 特征分层匹配的图像拼接算法 | 第51-54页 |
| ·算法思想 | 第51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 多幅织物图像的拼接 | 第55-61页 |
| ·多幅图像的拼接方式 | 第55-57页 |
| ·图像间的匹配算法 | 第57-58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文工作总结 | 第61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 详细摘要 | 第69-72页 |
