摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 课题研究的背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 配准技术和算法在国内外发展现状 | 第11-12页 |
1.2.2 融合技术和算法在国内外发展现状 | 第12-14页 |
1.3 论文内容安排 | 第14-15页 |
1.4 课题来源 | 第15页 |
1.5 本章小结 | 第15-16页 |
第二章 成像原理及图像配准和图像融合基本理论 | 第16-25页 |
2.1 红外和可见光成像原理分析 | 第16-17页 |
2.1.1 红外成像原理分析 | 第16页 |
2.1.2 可见光成像原理分析 | 第16-17页 |
2.1.3 红外成像和可见光成像的区别 | 第17页 |
2.2 图像配准基本理论 | 第17-20页 |
2.2.1 图像配准的基本原理 | 第18页 |
2.2.2 图像配准的空间变换模型 | 第18-20页 |
2.2.3 图像配准方法分类 | 第20页 |
2.3 图像融合基本理论 | 第20-24页 |
2.3.1 图像融合的层次 | 第21-22页 |
2.3.2 融合规则 | 第22-23页 |
2.3.3 图像融合的评价标准 | 第23-24页 |
2.4 本章小结 | 第24-25页 |
第三章 互信息配准算法研究 | 第25-50页 |
3.1 互信息的相关概念与性质 | 第25-27页 |
3.1.1 信息熵和联合熵的概念 | 第25-26页 |
3.1.2 互信息的定义 | 第26-27页 |
3.1.3 互信息的性质 | 第27页 |
3.2 互信息配准的步骤 | 第27-29页 |
3.3 常用的插值技术 | 第29-31页 |
3.3.1 最近邻插值算法 | 第29页 |
3.3.2 双线性插值算法 | 第29-30页 |
3.3.3 分体积插值算法(PV插值算法) | 第30-31页 |
3.4 Powell和粒子群混合优化算法 | 第31-42页 |
3.4.1 Powell算法 | 第32-33页 |
3.4.2 粒子群优化算法(PSO) | 第33-35页 |
3.4.3 Powell和粒子群混合优化算法原理 | 第35-37页 |
3.4.4 参数优化算法实验 | 第37-42页 |
3.5 自适应互信息配准 | 第42-48页 |
3.5.1 自适应互信息配准原理 | 第42-44页 |
3.5.2 自适应互信息实验 | 第44-48页 |
3.6 本章小结 | 第48-50页 |
第四章 图像融合算法研究 | 第50-66页 |
4.1 几种常见的图像融合算法研究 | 第50-55页 |
4.1.1 基于主成分分析PCA融合方法 | 第50-51页 |
4.1.2 基于Laplace金字塔分解的图像融合算法 | 第51-53页 |
4.1.3 基于小波变换的图像融合算法 | 第53-55页 |
4.2 色彩空间IHS变换和提升小波变换相结合的融合算法 | 第55-63页 |
4.2.1 色彩空间IHS变换 | 第55-56页 |
4.2.2 图像的提升小波变换 | 第56-58页 |
4.2.3 IHS变换和提升小波变换结合的融合算法原理及步骤 | 第58-60页 |
4.2.4 融合规则的选择 | 第60-61页 |
4.2.5 实验结果和性能分析 | 第61-63页 |
4.3 所有融合算法对比实验和结果分析 | 第63-65页 |
4.4 本章小结 | 第65-66页 |
第五章 配准和融合在无人机平台验证和应用 | 第66-86页 |
5.1 系统的硬件组成 | 第66-70页 |
5.1.1 CM-T3730核心板 | 第66-68页 |
5.1.2 红外图像和可见光图像采集装置 | 第68-70页 |
5.2 软件平台准备工作 | 第70-73页 |
5.2.1 系统内核配置 | 第71-72页 |
5.2.2 嵌入式Linux系统NFS服务 | 第72页 |
5.2.3 系统交叉编译环境搭建 | 第72-73页 |
5.3 红外和可见光两路图像的采集 | 第73-75页 |
5.3.1 V4L2简介 | 第73页 |
5.3.2 图像采集流程简介 | 第73-75页 |
5.3.3 RGB与YUV格式的转化 | 第75页 |
5.4 基于UDP协议的两路图像传输 | 第75-79页 |
5.4.1 客户(client)/服务器(server)网络通信 | 第75-76页 |
5.4.2 套接字网络编程 | 第76-77页 |
5.4.3 UDP传输的具体实现 | 第77-79页 |
5.5 实验 | 第79-85页 |
5.5.1 系统测试实验 | 第79-81页 |
5.5.2 算法验证实验 | 第81-85页 |
5.6 本章小结 | 第85-86页 |
总结与展望 | 第86-88页 |
参考文献 | 第88-93页 |
致谢 | 第93-94页 |
附件 | 第94页 |