| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文选题的背景和意义 | 第12页 |
| ·本文的主要研究内容和组织结构 | 第12-15页 |
| 2 图像配准的基本理论和方法 | 第15-29页 |
| ·图像配准的基本模型 | 第15页 |
| ·图像配准的四大要素 | 第15-16页 |
| ·图像配准的基本过程 | 第16-21页 |
| ·特征提取 | 第17页 |
| ·特征匹配 | 第17-18页 |
| ·图像变换模型参数求解 | 第18-19页 |
| ·图像重采样 | 第19-21页 |
| ·常用图像配准技术研究 | 第21-27页 |
| ·基于灰度信息的图像配准方法 | 第22-24页 |
| ·基于变换域的图像配准方法 | 第24-25页 |
| ·基于特征的图像配准方法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 3 基于SURF和Delaunay三角网的图像配准算法研究 | 第29-51页 |
| ·SURF算法 | 第29-35页 |
| ·特征点检测 | 第29-33页 |
| ·特征描述 | 第33-34页 |
| ·特征匹配 | 第34-35页 |
| ·基于SURF和Delaunay三角网的图像配准算法 | 第35-43页 |
| ·Delaunay三角网的构建 | 第35-40页 |
| ·三角形相似函数 | 第40-41页 |
| ·摄影不变量理论 | 第41-43页 |
| ·实验对比和分析 | 第43-49页 |
| ·实验数据和环境 | 第43页 |
| ·结果与分析 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于改进SURF和Delaunay三角网的图像配准算法研究 | 第51-61页 |
| ·颜色不变量模型 | 第51-53页 |
| ·特征点检测、提取和描述子的生成 | 第53页 |
| ·特征点检测与提取 | 第53页 |
| ·特征描述 | 第53页 |
| ·特征匹配 | 第53页 |
| ·基于改进SURF和Delaunay三角网的图像配准算法的具体流程 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-59页 |
| ·实验数据与环境 | 第54-55页 |
| ·结果与分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第69页 |
