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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 |
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论文目录 |
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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 |
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