| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 论文研究的背景、目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 论文研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 论文研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 论文课题研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 光学图像拼接研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 侧扫声呐图像拼接研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本论文研究的主要内容及组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 侧扫声呐的图像重建及图像预处理 | 第20-34页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 侧扫声呐图像的解码与重建 | 第20-27页 |
| 2.2.1 侧扫声呐图像成像原理概述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 侧扫声呐文件格式解读 | 第21-22页 |
| 2.2.3 侧扫声呐图像的灰度校正 | 第22-24页 |
| 2.2.4 侧扫声呐图像的速度校正 | 第24-26页 |
| 2.2.5 侧扫声呐图像的斜距校正 | 第26-27页 |
| 2.3 侧扫声呐图像的预处理 | 第27-33页 |
| 2.3.1 侧扫声呐图像的噪声分析 | 第27-29页 |
| 2.3.2 常用图像去噪方法研究 | 第29-31页 |
| 2.3.3 自适应中值滤波与偏微分方程相结合的声呐图像去噪方法 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 侧扫声呐图像特征提取与配准算法研究 | 第34-46页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 常用角点检测算子介绍 | 第35-38页 |
| 3.2.1 Moravec角点检测算子 | 第35页 |
| 3.2.2 Harris角点检测算子 | 第35-36页 |
| 3.2.3 SUSAN角点检测算子 | 第36-38页 |
| 3.3 基于ORB算法的侧扫声呐图像配准研究 | 第38-42页 |
| 3.3.1 ORB特征点检测子 | 第38-40页 |
| 3.3.2 改进的ORB特征点检测子 | 第40-41页 |
| 3.3.3 ORB特征点描述子 | 第41-42页 |
| 3.3.4 ORB特征匹配 | 第42页 |
| 3.4 基于RANSAC算法剔除错误匹配的研究 | 第42-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于KAZE算法的声呐图像配准技术研究 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 基于KAZE算法的侧扫声呐图像配准技术研究 | 第46-51页 |
| 4.2.1 非线性扩散滤波原理 | 第47-49页 |
| 4.2.2 KAZE特征点检测子 | 第49-51页 |
| 4.2.3 KAZE特征点描述子 | 第51页 |
| 4.3 实验结果对比分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 实时性分析 | 第51-53页 |
| 4.3.2 鲁棒性分析 | 第53-55页 |
| 4.3.3 精确度分析 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 侧扫声呐图像的融合技术研究 | 第56-64页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 图像融合技术概述 | 第56-57页 |
| 5.3 常用图像融合算法介绍 | 第57-59页 |
| 5.3.1 直接平均融合法 | 第57-58页 |
| 5.3.2 加权平均融合法 | 第58-59页 |
| 5.4 实验结果对比分析 | 第59-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |