电子板卡诊断系统红外图像配准算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 红外热成像技术的发展 | 第8页 |
| 1.2 红外技术诊断的意义 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外红外诊断技术的研究发展 | 第10-11页 |
| 1.4 机载电子板卡诊断系统检测研究意义 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的工作安排 | 第12-14页 |
| 第二章 红外诊断技术研究 | 第14-24页 |
| 2.1 红外诊断原理 | 第14页 |
| 2.2 红外技术理论 | 第14-16页 |
| 2.2.1 红外基本概念 | 第14-15页 |
| 2.2.2 红外线特性 | 第15页 |
| 2.2.3 红外辐射探测 | 第15-16页 |
| 2.3 红外辐射定律 | 第16-17页 |
| 2.3.1 基尔霍夫定律 | 第16-17页 |
| 2.3.2 斯蒂芬—玻尔兹曼定律 | 第17页 |
| 2.4 电路板各元器件热状态及红外特性 | 第17-19页 |
| 2.5 红外热成像对电路板诊断能力 | 第19-21页 |
| 2.5.1 电路板故障分析 | 第19页 |
| 2.5.2 电路板的可诊断性分析 | 第19-21页 |
| 2.6 机载电子诊断系统 | 第21-24页 |
| 2.6.1 硬件系统 | 第21-22页 |
| 2.6.2 软件系统设计 | 第22-24页 |
| 第三章 图像配准算法理论 | 第24-30页 |
| 3.1 图像配准的理论基础 | 第24-25页 |
| 3.2 图像配准方法的步骤 | 第25页 |
| 3.3 图像配准算法分类 | 第25-30页 |
| 3.3.1 基于特征的图像配准方法 | 第25-27页 |
| 3.3.2 基于灰度信息的图像配准方法 | 第27-30页 |
| 第四章 基于梯度互信息的图像配准 | 第30-41页 |
| 4.1 互信息基本理论 | 第30-32页 |
| 4.1.1 互信息的概念 | 第30页 |
| 4.1.2 互信息在图像中的表示 | 第30页 |
| 4.1.3 最大互信息理论 | 第30-32页 |
| 4.2 图像形态学梯度 | 第32-34页 |
| 4.2.1 数学形态学 | 第33-34页 |
| 4.2.2 形态学梯度 | 第34页 |
| 4.3 基于形态学梯度互信息的图像配准方法 | 第34-36页 |
| 4.4 寻优算法 | 第36-37页 |
| 4.5 粒子群算法与Powell算法 | 第37-38页 |
| 4.6 混合算法寻优 | 第38-39页 |
| 4.7 仿真实验及结果讨论 | 第39-41页 |
| 第五章 结论与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 本文研究结论 | 第41页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 作者简介 | 第47页 |
