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基于薄板樣條函數的圖像拼接算法研究

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基于薄板樣條函數的圖像拼接算法研究
論文目錄
 
中文摘要第1-4頁
Abstract第4-9頁
第一章 緒論第9-17頁
  1.1 課題研究背景與意義第9-10頁
  1.2 國內外研究現狀第10-13頁
    1.2.1 圖像拼接流程第10頁
    1.2.2 圖像配準研究現狀第10-12頁
    1.2.3 圖像融合研究現狀第12-13頁
  1.3 目前典型圖像拼接效果第13-16頁
  1.4 研究內容及論文組織安排第16-17頁
第二章 圖像配準相關算法第17-33頁
  2.1 圖像預處理第17-20頁
    2.1.1 畸變校正第17-18頁
    2.1.2 圖像增強第18-20頁
  2.2 特征描述與檢測算法第20-25頁
    2.2.1 Harris角點第20-21頁
    2.2.2 SIFT特征點第21-22頁
    2.2.3 SURF特征點第22-24頁
    2.2.4 ORB特征點第24頁
    2.2.5 特征提取算法比較第24-25頁
  2.3 特征匹配算法第25-26頁
    2.3.1 KNN算法第25-26頁
    2.3.2 KD樹算法第26頁
  2.4 經典對齊算法第26-30頁
    2.4.1 單應性變換模型第26-28頁
    2.4.2 RANSAC算法第28-29頁
    2.4.3 經典對齊算法存在的視差問題第29-30頁
  2.5 APAP算法第30-33頁
    2.5.1 APAP算法操作步驟第30-31頁
    2.5.2 APAP算法存在的失真問題第31-33頁
第三章 圖像融合相關算法第33-41頁
  3.1 加權法第33-34頁
    3.1.1 平均加權法第33頁
    3.1.2 距離加權法第33-34頁
  3.2 多分辨率融合第34-37頁
    3.2.1 基于拉普拉斯金字塔的多分辨率融合第34-37頁
    3.2.2 基于小波分解的多分辨率融合第37頁
  3.3 最佳縫合線法第37-39頁
  3.4 本章小結第39-41頁
第四章 基于TPS模型的優化算法第41-61頁
  4.1 ELA算法第41-47頁
    4.1.1 TPS模型圖像對齊算法第41-44頁
    4.1.2 貝葉斯去噪第44-45頁
    4.1.3 平滑過渡到全局變換第45-46頁
    4.1.4 與全局相似變換結合第46-47頁
  4.2 ELA算法存在的圖像失真問題第47-49頁
  4.3 一種新的基于變形函數的權重優化算法第49-53頁
    4.3.1 ELA算法失真問題解決思路第49-52頁
    4.3.2 基于變形函數的權重優化算法實現步驟第52-53頁
  4.4 一種新的基于稀疏特征點的加速算法第53-59頁
    4.4.1 ELA算法圖像拼接速度分析第53-54頁
    4.4.2 高分辨率圖像拼接加速算法第54-59頁
  4.5 本章小結第59-61頁
第五章 實驗與分析第61-78頁
  5.1 圖像拼接實現步驟第61-63頁
  5.2 實驗軟硬件環境及實驗圖片來源第63-64頁
  5.3 圖像對齊程度客觀評價標準第64-65頁
  5.4 基于變形函數的權重優化算法實驗與分析第65-68頁
    5.4.1 權重優化算法實驗第65-66頁
    5.4.2 實驗分析第66-68頁
  5.5 基于稀疏特征點的加速算法實驗與分析第68-78頁
    5.5.1 基于稀疏特征點的加速算法實驗第68-72頁
    5.5.2 實驗分析第72-78頁
第六章 總結與展望第78-80頁
  6.1 總結第78頁
  6.2 展望第78-80頁
參考文獻第80-83頁
在學期間的研究成果第83-84頁
致謝第84頁

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