| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 本文的研究背景意义 | 第13-17页 |
| 1.2 图像配准技术的国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 图像降噪 | 第17-19页 |
| 1.2.2 图像配准 | 第19-21页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 基于小波多分辨分析的超声TOFD图像降噪 | 第23-41页 |
| 2.1 TOFD图像实验数据获取 | 第23-26页 |
| 2.2 小波变换 | 第26-27页 |
| 2.2.1 小波分解 | 第26页 |
| 2.2.2 小波重构 | 第26-27页 |
| 2.3 基于贝叶斯估计理论的噪声参数估计 | 第27-29页 |
| 2.4 阈值函数的计算 | 第29-32页 |
| 2.5 基于最大相关的图像配准 | 第32-35页 |
| 2.6 超声TOFD图像降噪实验分析 | 第35-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第三章 图像空间几何位置变换关系 | 第41-57页 |
| 3.1 单应性变换 | 第41-44页 |
| 3.2 单应性矩阵的计算方法 | 第44-56页 |
| 3.2.1 有向线性变换(DLT)方法 | 第44-51页 |
| 3.2.2 Bundle Adjustment计算方法 | 第51-56页 |
| 3.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于特征点的超声TOFD图像配准 | 第57-87页 |
| 4.1 特征点提取 | 第57-70页 |
| 4.1.1 Harris角点提取 | 第58-62页 |
| 4.1.2 DoG特征点提取 | 第62-66页 |
| 4.1.3 LoG特征点提取 | 第66-70页 |
| 4.2 特征点描述子的生成 | 第70-78页 |
| 4.2.1 尺度一致性 | 第72-73页 |
| 4.2.2 旋转一致性 | 第73-78页 |
| 4.3 基于RANSAC算法的单应性估计 | 第78-84页 |
| 4.3.1 相似性测度 | 第78-79页 |
| 4.3.2 匹配查找策略 | 第79页 |
| 4.3.3 RANSAC优化匹配 | 第79-84页 |
| 4.4 超声TOFD图像配准实验分析 | 第84-86页 |
| 4.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 多个局部单应性变换的图像配准 | 第87-134页 |
| 5.1 图像特征提取 | 第88-97页 |
| 5.1.1 BRISK特征提取算法 | 第88-91页 |
| 5.1.2 AGAST特征点提取 | 第91-97页 |
| 5.2 DAISY特征点描述子 | 第97-108页 |
| 5.2.1 卷积特性 | 第97-98页 |
| 5.2.2 DAISY描述子的计算 | 第98-101页 |
| 5.2.3 描述子向量降维 | 第101-108页 |
| 5.3 模糊聚类 | 第108-116页 |
| 5.3.1 模糊C-均值聚类 | 第108-110页 |
| 5.3.2 聚类数目的选取 | 第110-116页 |
| 5.4 基于最大熵模型的聚类一致性算法特征点匹配 | 第116-120页 |
| 5.4.1 红黑树特征点匹配查找策略 | 第118页 |
| 5.4.2 基于最大熵模型的固定点选取 | 第118-120页 |
| 5.5 配准图像插值校正 | 第120-122页 |
| 5.6 超声TOFD图像配准实验分析 | 第122-125页 |
| 5.7 天文图像配准实验分析 | 第125-132页 |
| 5.8 本章小结 | 第132-134页 |
| 第六章 总结与展望 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 参考文献 | 第137-142页 |
| 硕士研究生期间发表论文情况 | 第142页 |