| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·数字图像拼接的研究背景及意义 | 第7页 |
| ·数字图像拼接的发展概况 | 第7-8页 |
| ·数字图像拼接技术中的主要问题 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第9-11页 |
| 第二章 数字图像拼接技术的基本方法 | 第11-26页 |
| ·数字图像拼接的基本流程 | 第11-12页 |
| ·数字图像拼接的变换模型 | 第12-13页 |
| ·图像配准的常用算法 | 第13-23页 |
| ·块匹配算法 | 第14-20页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第20-22页 |
| ·SIFT特征配准算法 | 第22-23页 |
| ·图像融合的常用算法 | 第23-25页 |
| ·基于图像灰度的融合算法 | 第23-25页 |
| ·其它融合算法 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于显著图的数字图像拼接算法 | 第26-37页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·显著图的提取 | 第26-29页 |
| ·基于显著图的SIFT特征配准算法 | 第29-32页 |
| ·试验结果及分析 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于SURF特征配准的拼接算法的结果与分析 | 第37-50页 |
| ·SURF特征配准的算法 | 第37-42页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第38-40页 |
| ·特征点方向确定 | 第40页 |
| ·特征点描述符生成 | 第40-42页 |
| ·SURF特征配准和SIFT特征配准算法的结果与分析 | 第42-45页 |
| ·surf特征配准算法的结果与分析 | 第42-43页 |
| ·surf特征配准和sift特征配准算法的对比分析 | 第43-45页 |
| ·基于显著图的SURF特征配准拼接算法的结果与分析 | 第45-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-52页 |
| ·论文的主要研究工作 | 第50页 |
| ·问题与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 发表论文情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
