基于特征点图像拼接的配准算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·图像拼接的课题背景 | 第8-10页 |
| ·图像拼接技术的应用 | 第8-9页 |
| ·图像拼接系统的构成 | 第9-10页 |
| ·几种图像拼接技术概述 | 第10-12页 |
| ·图像拼接技术国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 图像配准的理论基础 | 第14-26页 |
| ·图像的匹配 | 第14-17页 |
| ·最大相关(NCC)匹配法 | 第15-16页 |
| ·贯序相似性检测算法（SSDA） | 第16-17页 |
| ·点集相似性度量 | 第17-20页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第18-19页 |
| ·RANSAC 算法 | 第19-20页 |
| ·图像变换技术 | 第20-25页 |
| ·相似变换 | 第21页 |
| ·刚体变换 | 第21-22页 |
| ·仿射变换 | 第22-23页 |
| ·投影变换 | 第23-24页 |
| ·图像变换方式总结 | 第24-25页 |
| ·待拼接图像重投影 | 第25页 |
| ·图像配准算法的研究趋势 | 第25-26页 |
| 第三章 角点及SIFT 特征向量的提取 | 第26-40页 |
| ·角点检测 | 第26-33页 |
| ·Moravec 角点提取算子 | 第27-28页 |
| ·SUSAN 角点提取算子 | 第28-30页 |
| ·Harris 角点检测实现过程 | 第30-32页 |
| ·角点提取实例 | 第32-33页 |
| ·SIFT 特征向量提取 | 第33-39页 |
| ·高斯尺度空间极值检测 | 第34-35页 |
| ·特征点位置的确定 | 第35-37页 |
| ·特征点方向的确定 | 第37-38页 |
| ·生成SIFT 特征向量 | 第38页 |
| ·图像的高斯金字塔及DOG 金字塔图 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 图像配准拼接方法 | 第40-53页 |
| ·经典算法介绍 | 第40-41页 |
| ·图像配准拼接方法设计框图 | 第41-43页 |
| ·角点及SIFT 特征向量提取 | 第42页 |
| ·角点及SIFT 特征向量初始匹配 | 第42-43页 |
| ·NCC 最大相关法角点匹配 | 第42-43页 |
| ·SIFT 特征向量初始匹配技术 | 第43页 |
| ·改进的RANSAC 算法 | 第43-46页 |
| ·仿射变换矩阵计算 | 第46页 |
| ·图像拼接实例 | 第46-53页 |
| 第五章 图像的灰度插值及融合 | 第53-61页 |
| ·图像灰度插值技术 | 第53-56页 |
| ·前向映射和后向映射 | 第53-54页 |
| ·插值灰度的计算 | 第54-56页 |
| ·图像融合 | 第56-59页 |
| ·取平均值法 | 第57页 |
| ·加权平均法 | 第57-58页 |
| ·欧式距离法 | 第58-59页 |
| ·图像拼接缝的消除 | 第59-61页 |
| ·中值滤波法消除拼接缝 | 第59页 |
| ·小波方法消除拼接缝 | 第59页 |
| ·利用加权平滑的方法消除拼接缝 | 第59-61页 |
| 第六章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·总结 | 第61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
