基于特征的红外光与可见光图像配准方法研究
学位论文数据集 | 第3-4页 |
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第14-22页 |
1.1 引言 | 第14页 |
1.2 红外与可见光图像配准 | 第14-20页 |
1.2.1 红外与可见光图像配准研究现状 | 第14-16页 |
1.2.2 基于灰度的图像配准方法 | 第16页 |
1.2.3 基于特征的图像配准方法 | 第16-20页 |
1.3 课题的研究意义和主要研究内容 | 第20-22页 |
1.3.1 课题的研究意义 | 第20-21页 |
1.3.2 课题的主要研究内容 | 第21-22页 |
第二章 基于Hough变换的直线特征提取与匹配 | 第22-32页 |
2.1 引言 | 第22页 |
2.2 图像配准的基本原理 | 第22-25页 |
2.2.1 图像配准的数学模型 | 第22页 |
2.2.2 图像配准的变换模型 | 第22-24页 |
2.2.3 基于特征的图像配准的步骤 | 第24-25页 |
2.3 基于Hough变换的直线特征提取 | 第25-29页 |
2.3.1 基于Canny算子的边缘检测 | 第25-26页 |
2.3.2 Hough变换的基本原理 | 第26-29页 |
2.4 直线的匹配 | 第29-30页 |
2.4.1 旋转角度的估计 | 第29页 |
2.4.2 直线特征的匹配 | 第29-30页 |
2.5 小结 | 第30-32页 |
第三章 点特征的提取与匹配 | 第32-50页 |
3.1 引言 | 第32页 |
3.2 Harris特征点提取方法 | 第32-34页 |
3.3 SIFT特征点提取方法 | 第34-39页 |
3.4 SURF特征点提取方法 | 第39-43页 |
3.4.1 特征点的提取 | 第39-42页 |
3.4.2 特征点的描述 | 第42-43页 |
3.5 特征点提取算法的性能分析 | 第43-47页 |
3.6 特征点匹配方法 | 第47-49页 |
3.6.1 常用的特征点匹配方法 | 第47-49页 |
3.6.2 最近邻匹配法 | 第49页 |
3.7 小结 | 第49-50页 |
第四章 基于SURF特征点的分区域配准 | 第50-58页 |
4.1 引言 | 第50页 |
4.2 基于直线特征的粗配准方法 | 第50-55页 |
4.2.1 直线特征的提取与匹配 | 第51-52页 |
4.2.2 粗配准参数的求取 | 第52-55页 |
4.3 基于SURF特征点的分区域精配准方法 | 第55-57页 |
4.3.1 图像的分区域方法 | 第55页 |
4.3.2 基于SURF的分区域特征点提取与匹配 | 第55-57页 |
4.4 小结 | 第57-58页 |
第五章 实验与分析 | 第58-70页 |
5.1 引言 | 第58-59页 |
5.2 图像配准总体设计 | 第59-62页 |
5.2.1 图像的粗配准模块 | 第59-60页 |
5.2.2 图像的分区域精配准模块 | 第60-62页 |
5.3 基于直线特征的粗配准实验 | 第62-64页 |
5.3.1 实验结果 | 第62-64页 |
5.3.2 实验结果分析 | 第64页 |
5.4 基于SURF特征点的分区域配准实验 | 第64-69页 |
5.5 小结 | 第69-70页 |
第六章 结论与展望 | 第70-72页 |
6.1 结论 | 第70页 |
6.2 展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-78页 |
研究成果及发表的学术论文 | 第78-80页 |
作者简介 | 第80-81页 |
附件 | 第81-82页 |