基于尺度不变特征的自动图像拼接技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·图像拼接技术的研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·图像拼接技术的难点 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和关键技术 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 图像拼接技术概述 | 第16-26页 |
| ·本文算法研究概述 | 第16-17页 |
| ·图像拼接算法概述 | 第17-25页 |
| ·图像局部匹配算法概述 | 第17-21页 |
| ·基于灰度的图像配准 | 第18-19页 |
| ·基于相位的图像配准 | 第19-20页 |
| ·基于特征的图像配准 | 第20-21页 |
| ·图像全局匹配算法概述 | 第21-22页 |
| ·图像融合算法概述 | 第22-25页 |
| ·平均值法 | 第22页 |
| ·渐入渐出法 | 第22-23页 |
| ·中值滤波融合法 | 第23页 |
| ·最佳缝合线法 | 第23-24页 |
| ·多分辨率样条法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像特征的提取和匹配 | 第26-39页 |
| ·本文采用的特征提取算法 | 第26-31页 |
| ·基于SIFT 特征的图像拼接算法流程 | 第26-27页 |
| ·SIFT 特征算法原理 | 第27-31页 |
| ·特征匹配 | 第31-36页 |
| ·最近邻匹配算法 | 第31-32页 |
| ·KD 树匹配 | 第32-34页 |
| ·RANSAC 算法提纯数据 | 第34-36页 |
| ·基于区域协调性的特征匹配算法改进 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 图像全局匹配与失真校正 | 第39-53页 |
| ·全局匹配算法 | 第39-43页 |
| ·基于球面模型的图像全局匹配 | 第39-42页 |
| ·图像场景的自动识别 | 第42-43页 |
| ·摄像头失真校正 | 第43-45页 |
| ·摄像头失真类型 | 第43-44页 |
| ·摄像头失真校正模型 | 第44-45页 |
| ·渐晕和曝光度 | 第45-50页 |
| ·渐晕的产生 | 第45-47页 |
| ·基于经验模式的摄像头响应模型 | 第47-50页 |
| ·基于经验摄像头响应模型的曝光均衡和渐晕校正 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 实验系统以及实验结果分析 | 第53-63页 |
| ·系统仿真环境 | 第53页 |
| ·软件平台 | 第53页 |
| ·硬件环境 | 第53页 |
| ·仿真系统实现及结果分析 | 第53-61页 |
| ·系统算法 | 第53-54页 |
| ·尺度不变特征提取与匹配 | 第54-57页 |
| ·图像场景辨别 | 第57-58页 |
| ·摄像头失真校正 | 第58-59页 |
| ·渐晕校正与曝光值均衡 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附件 | 第72页 |
