基于SIFT特征提取和优化的电子显微镜图像拼接算法



基于SIFT特征提取和优化的电子显微镜图像拼接算法

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基于SIFT特征提取和优化的电子显微镜图像拼接算法

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第1章绪论	第8-17页
1.1 图像拼接的背景和意义	第8-11页
1.1.1 图像拼接的背景	第8-10页
1.1.2 图像拼接的意义	第10-11页
1.2 图像拼接技术研究概况	第11-14页
1.2.1 国外图像拼接技术发展情况	第11-13页
1.2.2 国内图像拼接技术发展情况	第13-14页
1.3 图像拼接方法概述	第14-15页
1.3.1 图像配准方法概述	第14-15页
1.3.2 图像融合方法概述	第15页
1.4 本文主要内容及结构安排	第15-17页
1.4.1 主要内容	第15-16页
1.4.2 结构安排	第16-17页
第2章图像拼接流程概述	第17-26页
2.1 图像采集	第17-18页
2.1.1 单视点景物记录方式	第17-18页
2.1.2 多视点景物记录方式	第18页
2.2 SIFT特征提取	第18-22页
2.2.1 图像预处理	第18-19页
2.2.2 潜在SIFT特征提取	第19-21页
2.2.3 特征点过滤	第21-22页
2.2.3.1 删除低对比度点	第21页
2.2.3.2 删除角反射点	第21-22页
2.3 特征点匹配	第22-25页
2.3.1 特征点描述方法	第22-23页
2.3.2 特征点匹配	第23-24页
2.3.3 RANSAC算法进行对应矩阵估计	第24页
2.3.4 直接线性变换算法计算交会矩阵	第24-25页
2.4 图像融合	第25-26页
2.4.1 统一全局视角	第25页
2.4.2 多波段融合	第25-26页
第3章基于SIFT的图像拼接算法的改进	第26-38页
3.1 可行性依据	第26-31页
3.1.1 硬件角度	第26页
3.1.2 特征点本身的特性	第26-28页
3.1.3 特征点提取速度较快	第28-30页
3.1.4 特征点的视角和仿射变化稳定性	第30-31页
3.2 数据采集	第31-32页
3.2.1 参数设置	第31-32页
3.3 算法伪代码	第32-38页
3.3.1 特征点	第32-33页
3.3.2 移动和特征点数量的关系	第33-34页
3.3.3 算法	第34-35页
3.3.4 利用设置关注区域进行效果模拟	第35-38页
第4章基于sift的改进图像拼接算法的结果与分析	第38-57页
4.1 结果的等效观测	第38页
4.2 关于细胞拼接的详细信息	第38-40页
4.3 图片高度相等情况下的结果分析	第40-42页
4.4 利用其它图像对上述比率进行验证	第42-45页
4.5 再次提高代码质量	第45-46页
4.6 最小点集的测试	第46-48页
4.7 对采集到的图片数据进行验证	第48-51页
4.8 进行全景图像的拼接	第51-54页
4.9 本章小结	第54-57页
第5章总结与展望	第57-59页
5.1 文章工作总结	第57-58页
5.2 展望	第58-59页
参考文献	第59-62页
发表论文和参加科研情况说明	第62-63页
致谢	第63-64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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