高配准率快速图像配准技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·高配准率快速图像配准的意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究内容与技术途径 | 第12-14页 |
| ·研究的目标 | 第12页 |
| ·研究的内容 | 第12页 |
| ·本文章节安排 | 第12-13页 |
| ·软件系统的研制开发 | 第13-14页 |
| 第二章 图像配准的理论基础 | 第14-22页 |
| ·配准图像的旋转和尺度差异向平移差异的转化 | 第14-15页 |
| ·图像配准的模型 | 第15-18页 |
| ·图像配准相似度测量函数 | 第18-20页 |
| ·距离度量法 | 第18-19页 |
| ·角度度量法 | 第19页 |
| ·相关度量法 | 第19-20页 |
| ·图像配准算法的评价标准 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于灰度的图像配准 | 第22-36页 |
| ·逐一比较法 | 第22-23页 |
| ·单阈值比较法 | 第23-24页 |
| ·序贯相似比较法 | 第24-26页 |
| ·图像迹配准算法 | 第26-27页 |
| ·图像的迹 | 第26页 |
| ·图像迹算法分析 | 第26-27页 |
| ·阈值图像迹算法 | 第27页 |
| ·金字塔分层算法 | 第27-34页 |
| ·双阈值比较法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于特征的图像配准 | 第36-51页 |
| ·基于投影法的特征配准 | 第36-38页 |
| ·图像投影运算 | 第37-38页 |
| ·投影数据的特征变换 | 第38页 |
| ·基于局部熵的图像配准 | 第38-40页 |
| ·图像的熵 | 第38-39页 |
| ·图像的局部熵 | 第39页 |
| ·熵的近似公式 | 第39页 |
| ·基于局部熵的图像配准算法步骤 | 第39页 |
| ·局部熵配准算法的性质 | 第39-40页 |
| ·基于局部投影熵的图像配准 | 第40-42页 |
| ·基于小波分析的图像配准 | 第42-47页 |
| ·基于分形维特征的图像配准 | 第47-50页 |
| ·分形基本理论介绍 | 第47页 |
| ·图像分形维的引出 | 第47-49页 |
| ·图像分形维计算 | 第49页 |
| ·图像分形维配准算法 | 第49页 |
| ·分形维特征配准的优点 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于灰度和特征结合的配准算法研究 | 第51-56页 |
| ·基于图像分割和比较法结合的配准方法 | 第51-52页 |
| ·基于图像小波变换和图像的迹结合的配准方法 | 第52-54页 |
| ·基于几种改进的图像分形维的配准方法 | 第54-55页 |
| ·利用图像的迹计算图像的分形维 | 第54页 |
| ·利用图像灰度的最大值求图像的分形维 | 第54-55页 |
| ·利用图像灰度的最小值求图像的分形维 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 算法实验分析 | 第56-63页 |
| ·实验图像 | 第56-59页 |
| ·实验结果及相关计算 | 第59页 |
| ·实验结果分析 | 第59-61页 |
| ·实验结论 | 第61-63页 |
| 第七章 高配准率快速图像配准软件系统 | 第63-68页 |
| ·软件系统最初的运行界面 | 第63页 |
| ·打开图像 | 第63-64页 |
| ·打开图像后系统主菜单 | 第64页 |
| ·配准算法菜单 | 第64-66页 |
| ·计算结果显示 | 第66-68页 |
| 结束语 | 第68-70页 |
| 附录 | 第70-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第81-82页 |
| 致 谢 | 第82页 |
