弱纹理表面特征提取与图像拼接方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 关于弱纹理特征的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 图像拼接算法国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要研究内容和技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 标志点设计原则及图像预处理 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 人工标志点设计原则 | 第17-19页 |
| 2.2.1 非编码标志点设计原则 | 第17-18页 |
| 2.2.2 编码标志点设计原则 | 第18-19页 |
| 2.3 激光图形标志点 | 第19-23页 |
| 2.3.1 激光的基本原理 | 第19-21页 |
| 2.3.2 激光标志点设计原则 | 第21-23页 |
| 2.4 图像预处理 | 第23-26页 |
| 2.4.1 图像灰度变化 | 第23-24页 |
| 2.4.2 灰度直方图均衡化 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 图像特征点提取算法的研究及实验验证 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 图像拼接基本流程 | 第27-28页 |
| 3.3 图像特征点的检测算法 | 第28-42页 |
| 3.3.1 Moravec检测算法 | 第29-33页 |
| 3.3.2 SUSAN检测算法 | 第33-35页 |
| 3.3.3 SIFT尺度不变特征检测算法 | 第35-39页 |
| 3.3.4 Harris角点检测算法 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 图像配准及图像融合技术的研究 | 第43-60页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 图像变换模型 | 第43-45页 |
| 4.3 图像配准算法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 基于图像特征的配准算法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 基于变换域的配准算法 | 第46-48页 |
| 4.4 利用RANSAC算法去除误匹配点 | 第48-49页 |
| 4.5 图像融合算法 | 第49-50页 |
| 4.6 实验验证 | 第50-59页 |
| 4.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
