| 1 引言 | 第1-15页 |
| 1．1 数字图像处理概述 | 第8-11页 |
| 1．1．1 引言 | 第8页 |
| 1．1．2 处理手段与应用领域 | 第8-10页 |
| 1．1．3 图象处理的重要意义 | 第10-11页 |
| 1．2 图像拼接技术概览 | 第11-14页 |
| 1．2．1 问题的由来 | 第11-12页 |
| 1．2．2 问题的描述 | 第12页 |
| 1．2．3 图像拼接的一般流程 | 第12-13页 |
| 1．2．4 图像拼接技术的特点 | 第13-14页 |
| 1．3 本文工作 | 第14-15页 |
| 2 图像拼接相关知识 | 第15-28页 |
| 2．1 坐标系统与摄像机成像模型 | 第15-18页 |
| 2．1．1 坐标系统 | 第15-16页 |
| 2．1．2 成像模型 | 第16-18页 |
| 2．2 8-参数透视变换模型 | 第18-20页 |
| 2．3 柱面与球面投影 | 第20-25页 |
| 2．3．1 柱面投影 | 第20-23页 |
| 2．3．2 球面投影 | 第23-25页 |
| 2．4 图像的几何变换 | 第25-28页 |
| 3 图像拼接技术综述 | 第28-40页 |
| 3．1 图像拼接应用领域 | 第28-34页 |
| 3．1．1 基于图像的虚拟现实 | 第28-33页 |
| 3．1．2 医学领域的应用 | 第33-34页 |
| 3．2 图像拼接算法综述 | 第34-40页 |
| 3．2．1 平面图像拼接 | 第34-36页 |
| 3．2．2 全景图像拼接 | 第36-40页 |
| 4 本文提出的算法 | 第40-58页 |
| 4．1 基于 B样条小波平移图像拼接 | 第40-50页 |
| 4．1．1 小波边缘检测原理 | 第40-41页 |
| 4．1．2 B样条小波特征提取具体算法 | 第41-44页 |
| 4．1．3 消除噪声 | 第44-45页 |
| 4．1．4 寻找所有可能的匹配对 | 第45-46页 |
| 4．1．5 消除误匹配 | 第46页 |
| 4．1．6 变换参数的计算 | 第46-47页 |
| 4．1．7 灰度融合 | 第47页 |
| 4．1．8 结果及算例 | 第47-50页 |
| 4．2 基于 B样条小波与 Zernike矩旋转图像拼接 | 第50-57页 |
| 4．2．1 寻找所有可能的匹配对 | 第50页 |
| 4．2．2 用 Zernike距确定图像间旋转角度 | 第50-57页 |
| 4．3 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |