基于SIFT特征的图像拼接技术的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-9页 |
| ·论文研究的主要内容和章节安排 | 第9-11页 |
| 第2章 图像拼接技术相关介绍 | 第11-21页 |
| ·获取图像 | 第11页 |
| ·图像预处理 | 第11-18页 |
| ·降低图像的噪声 | 第12-15页 |
| ·图像变换模型介绍 | 第15-17页 |
| ·图像增强 | 第17-18页 |
| ·图像配准技术介绍 | 第18-20页 |
| ·图像配准评价准则 | 第19-20页 |
| ·图像融合 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于SIFT特征的图像配准 | 第21-45页 |
| ·常见特征点提取算法 | 第21-25页 |
| ·Moravec角点检测 | 第21-22页 |
| ·Harris角点检测 | 第22-23页 |
| ·Susan角点检测 | 第23-24页 |
| ·常用的特征点提取算法比较 | 第24-25页 |
| ·SIFT特征点提取 | 第25-31页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第25-28页 |
| ·关键点定位 | 第28-29页 |
| ·确定方向 | 第29-30页 |
| ·关键点描述 | 第30-31页 |
| ·特征点提取结果 | 第31-32页 |
| ·SIFT特征匹配 | 第32-37页 |
| ·Kd-tree | 第33-35页 |
| ·BBF算法 | 第35-37页 |
| ·RANSAC算法消除误匹配对 | 第37-42页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·改进的RANSAC算法 | 第42-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 图像融合及拼接结果 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于加权平均的图像融合 | 第45-47页 |
| ·帽子函数加权平均法 | 第46页 |
| ·渐入渐出加权平均法 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-53页 |
| ·图像拼接框架设计 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读学位期间参与的课题研究及取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
