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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于Harris角点检测算法的图像拼接技术的研究与应用
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基于Harris角点检测算法的图像拼接技术的研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第2-3页
ABSTRACT第3页
1 绪论第6-10页
    1.1 图像拼接技术的研究背景及意义第6页
    1.2 国内外研究现状第6-8页
    1.3 主要研究内容第8页
    1.4 论文组织与结构第8-10页
2 图像拼接技术第10-20页
    2.1 图像拼接流程第10-11页
    2.2 图像的采集第11-12页
        2.2.1 摄像机旋转采集第11页
        2.2.2 摄像机平移采集第11页
        2.2.3 摄像机任意采集第11-12页
    2.3 图像的预处理第12-16页
        2.3.1 图像变换模型第12-13页
        2.3.2 图像噪声的抑制第13-14页
        2.3.3 实验及结果分析第14-16页
    2.4 图像配准第16-18页
        2.4.1 基于灰度信息的配准方法第17页
        2.4.2 基于变换域的图像配准方法第17-18页
        2.4.3 基于特征的图像配准方法第18页
    2.5 图像融合第18-19页
    2.6 本章小结第19-20页
3 角点检测算法第20-32页
    3.1 角点检测的概念及标准第20-21页
    3.2 常用的角点检测算子第21-26页
        3.2.1 Moravec检测算法第21-22页
        3.2.2 SUSAN检测算法第22-24页
        3.2.3 Harris检测算法第24-26页
    3.3 三种检测算法对比第26页
    3.4 Harris检测算法的实验与分析第26-30页
        3.4.1 旋转实验第26-28页
        3.4.2 加噪声实验第28-29页
        3.4.3 光照实验第29-30页
    3.5 本章小结第30-32页
4 基于改进的Harris角点检测的图像拼接第32-47页
    4.1 改进的Harris角点检测算法第32页
    4.2 图像匹配第32-37页
        4.2.1 NCC匹配算法第32-33页
        4.2.2 RANSAC提纯算法第33-34页
        4.2.3 NCC+RANSAC匹配算法实验及分析第34-37页
    4.3 图像融合第37-38页
        4.3.1 影响图像融合的主要因素第37-38页
        4.3.2 “渐入渐出”融合算法第38页
    4.4 基于改进的Harris角点检测算法的图像拼接第38-46页
        4.4.1 图像拼接算法实现流程第39-40页
        4.4.2 图像拼接算法实验第40-45页
        4.4.3 本文拼接算法分析第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
5 图像拼接技术在交通事故现场勘察的应用第47-54页
    5.1 交通安全研究的意义第47-48页
    5.2 交通事故现场数据的快速勘察第48-49页
    5.3 应用于交通事故现场勘察的图像拼接系统第49-53页
        5.3.1 拼接软件开发工具及相关模块第49页
        5.3.2 图像拼接系统运行原理及演示第49-53页
    5.4 本章小结第53-54页
6 结论第54-56页
    6.1 总结第54页
    6.2 展望第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-60页
附录:攻读硕士研究生期间学术成果第60页

 
 
论文编号BS2917503,这篇论文共60
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