| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-15页 |
| ·尺度不变特征研究现状 | 第12-13页 |
| ·图像配准研究现状 | 第13-15页 |
| ·课题研究内容与论文组织结构 | 第15-17页 |
| ·课题研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 基于尺度不变特征的图像配准 | 第17-31页 |
| ·尺度不变特征基础 | 第17-23页 |
| ·尺度空间概述 | 第17-19页 |
| ·尺度空间理论 | 第19-22页 |
| ·尺度检测机制 | 第22-23页 |
| ·图像配准基础 | 第23-28页 |
| ·图像配准概述 | 第23-25页 |
| ·图像配准分类 | 第25页 |
| ·图像配准的变换模型 | 第25-27页 |
| ·图像配准的评价标准 | 第27-28页 |
| ·基于尺度不变特征的图像配准 | 第28-29页 |
| ·基于特征的图像配准 | 第28-29页 |
| ·基于尺度不变特征的图像配准 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 SIFT 尺度不变特征算法 | 第31-47页 |
| ·SIFT 算法概述 | 第31页 |
| ·SIFT 算法的特点 | 第31-32页 |
| ·SIFT 算法的实现 | 第32-38页 |
| ·构建尺度空间 | 第32-34页 |
| ·SIFT 特征点检测 | 第34-35页 |
| ·SIFT 特征点定位 | 第35-36页 |
| ·SIFT 特征点方向确定 | 第36-37页 |
| ·SIFT 特征描述符建立 | 第37页 |
| ·SIFT 特征点匹配 | 第37-38页 |
| ·SIFT 特征匹配的子算法 | 第38-40页 |
| ·BBF 搜索算法 | 第38-39页 |
| ·随机抽样一致性 RANSAC 算法 | 第39-40页 |
| ·SIFT 尺度不变性分析 | 第40-41页 |
| ·SIFT 的主要变种算法 | 第41-45页 |
| ·PCA-SIFT 算法 | 第41-42页 |
| ·SURF 算法 | 第42-43页 |
| ·GLOH 算法 | 第43-44页 |
| ·ASIFT 算法 | 第44-45页 |
| ·SIFT 算法存在的问题 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 DRP-SIFT 算法及其在图像配准中的应用 | 第47-59页 |
| ·基于参考点距离的 DRP-SIFT 算法 | 第47-51页 |
| ·DRP-SIFT 算法简介 | 第47页 |
| ·DRP 算法原理 | 第47-49页 |
| ·DRP 算法描述 | 第49-51页 |
| ·DRP-SIFT 算法 | 第51页 |
| ·DRP-SIFT 实验结果及分析 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 AutoARV&DP 算法及其在图像配准中应用 | 第59-72页 |
| ·基于自适应搜索范围的 AutoARV&DP-SIFT 算法 | 第59-67页 |
| ·AutoARV&DP-SIFT 简介 | 第59-60页 |
| ·AutoARV&DP 算法原理 | 第60-65页 |
| ·AutoARV&DP 算法描述 | 第65-66页 |
| ·AutoARV&DP-SIFT 算法 | 第66-67页 |
| ·AutoARV&DP-SIFT 实验结果及分析 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-76页 |
| ·工作总结 | 第72-73页 |
| ·研究展望 | 第73-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 详细摘要 | 第84-88页 |
