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基于SURF算法的多光谱序列图像配准研究

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基于SURF算法的多光谱序列图像配准研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-15页
  · 研究背景和意义第7-8页
  · 国内外研究现状第8-12页
    · 基于灰度的配准方法第9-10页
    · 基于特征的配准方法第10页
    · 基于变换域的配准方法第10-12页
  · 本文的研究内容第12-13页
  · 本文各章节的安排第13-15页
第二章 图像配准技术概述第15-23页
  · 图像配准的定义第15-16页
  · 图像配准的组成第16-19页
  · 图像配准过程中的相关技术第19-21页
    · 图像变换第19-20页
    · 图像插值第20页
    · 相似性测度第20页
    · 优化算法第20-21页
  · 图像配准的评价标准第21页
  · 本章小结第21-23页
第三章 SURF 图像配准技术研究第23-33页
  · SURF 算法的优势第23-25页
  · SURF 特征检测第25-28页
    · 积分图像(Integral Image)第25页
    · 近似的 Hessian 矩阵第25-26页
    · 尺度空间的表示第26-28页
    · 特征点定位第28页
  · SURF 特征描述第28-30页
    · 特征点方向特征的确定第28-29页
    · 描述子向量的构建第29-30页
  · SURF 特征点匹配第30-32页
    · 基于最近距离比次近距离的匹配方法第30-31页
    · 利用 Hessian 矩阵迹的正负性加速匹配第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第四章 基于 SURF 算法的多光谱序列图像配准第33-45页
  · 序列图像配准原理第33-34页
  · 固定参考图配准方法第34页
  · 序列相邻配准方法第34-35页
    · 序列相邻配准方法原理第34-35页
    · 序列相邻配准步骤第35页
  · SURF 算法的改进第35-41页
    · 特征点检测算法的改进第35-37页
    · 特征点匹配算法的改进第37-38页
    · 改进的 SURF 算法第38-39页
    · RANSAC 算法剔除误匹配点第39-41页
  · 实验结果第41-43页
  · 本章小结第43-45页
第五章 总结与展望第45-47页
  · 论文的主要研究内容第45-46页
  · 课题展望第46-47页
致谢第47-49页
参考文献第49-53 页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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