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基于Harris特征和结构相似约束的图像拼接方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景和意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
     ·特征检测和描述的研究现状第10-11页
     ·图像拼接的研究现状第11-12页
   ·存在的问题第12-13页
   ·研究内容及创新点第13-14页
   ·论文的组织结构第14-15页
第二章 相关理论知识概述第15-28页
   ·图像拼接的流程第15-16页
   ·特征检测技术第16-19页
     ·Harris 检测算子第16-17页
     ·SIFT 检测算子第17-18页
     ·FAST 检测算子第18-19页
   ·特征描述技术第19-21页
     ·浮点型描述子第19-20页
     ·二进制描述子第20-21页
   ·图像配准技术第21-23页
     ·配准技术的分类第21-23页
     ·几种配准技术的比较第23页
   ·图像融合技术第23-26页
   ·本章小结第26-28页
第三章 B 样条多尺度 Harris 特征提取第28-38页
   ·B 样条多尺度 Harris 角点检测第28-32页
     ·图像的局部结构张量第28-29页
     ·B 样条函数第29-30页
     ·B 样条多尺度分析第30-31页
     ·图像多尺度角点提取第31-32页
   ·特征点的描述第32-33页
   ·算法的实现第33-35页
   ·实验结果及分析第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于结构相似约束的 RANSAC 匹配第38-54页
   ·特征初始匹配第38-39页
     ·汉明距离第38页
     ·搜索策略第38-39页
   ·图像精确配准第39-45页
     ·图像变换模型第39-40页
     ·RANSAC 算法第40-41页
     ·结构相似的定义第41-43页
     ·结构相似的约束方法第43-45页
   ·算法的实现第45-46页
   ·实验结果及分析第46-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 基于重叠区域和色度调整的融合第54-62页
   ·重叠区域的计算与融合第54-57页
     ·重叠区域的计算第54-55页
     ·重叠区域的融合第55-57页
   ·图像色度调整第57-58页
   ·实验结果及分析第58-61页
   ·本章小结第61-62页
第六章 总结与展望第62-63页
   ·总结第62页
   ·展望第62-63页
参考文献第63-66页
攻读学位期间主要的研究成果第66-67页
致谢第67页

 
论文编号BS2272574,这篇论文共67
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