多图像拼接算法研究及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 图像拼接预处理算法研究 | 第16-31页 |
| 2.1 图像预处理算法概述 | 第16-22页 |
| 2.1.1 图像投影 | 第16-19页 |
| 2.1.2 图像二值化 | 第19页 |
| 2.1.3 图像滤波 | 第19-20页 |
| 2.1.4 图像去躁 | 第20-21页 |
| 2.1.5 图像校正 | 第21-22页 |
| 2.2 基于视觉统计信息的图像增强 | 第22-30页 |
| 2.2.1 视觉统计特征 | 第23-24页 |
| 2.2.2 图像增强算法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 控制参数的优化 | 第26-27页 |
| 2.2.4 仿真实验结果 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 图像配准算法研究 | 第31-50页 |
| 3.1 图像配准算法概述 | 第31-32页 |
| 3.2 进化策略和图像特征 | 第32-37页 |
| 3.3 基于进化策略的图像配准 | 第37-42页 |
| 3.3.1 特征分簇 | 第37-39页 |
| 3.3.2 椭圆搜索结构 | 第39-40页 |
| 3.3.3 渐进式参数估计 | 第40-42页 |
| 3.4 仿真实验结果及分析 | 第42-49页 |
| 3.4.1 配准的精度 | 第43-47页 |
| 3.4.2 计算复杂度分析 | 第47-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 图像融合算法研究 | 第50-59页 |
| 4.1 图像融合算法概述 | 第50-52页 |
| 4.2 基于梯度域的图像亮度调整 | 第52-55页 |
| 4.3 基于加权平均的图像融合 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
