| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 0 前言 | 第10-11页 |
| 本文思路 | 第11-12页 |
| 1 水下机器人的发展现状及本文中涉及的观测型 ROV 框架 | 第12-25页 |
| 1.1 水下机器人简介 | 第12-14页 |
| 1.2 国外 ROV 发展 | 第14-16页 |
| 1.3 国内 ROV 发展 | 第16-18页 |
| 1.4 中国海洋大学 UV 实验室 ROV 及图像采集硬件模块介绍 | 第18-25页 |
| 1.4.1 ROV 视觉系统硬件组成 | 第18-19页 |
| 1.4.2 光源和 CCD 高速摄像机简介 | 第19-25页 |
| 2 多摄像头图像拼接技术发展简介 | 第25-30页 |
| 2.1 多摄像头图像拼接技术的研究背景和意义 | 第25-27页 |
| 2.2 图像拼接的方法和基本原理 | 第27-29页 |
| 2.3 图像拼接在本课题中的应用 | 第29-30页 |
| 3 图像拼接实验原理和模型选取 | 第30-52页 |
| 3.1 图像采集 | 第30-31页 |
| 3.2 对原始图像进行预处理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 图像的校正 | 第31页 |
| 3.2.2 噪声的处理 | 第31-32页 |
| 3.2.3 滤波 | 第32-34页 |
| 3.3 图像特征提取与匹配 | 第34-50页 |
| 3.3.1 SIFT 理论 | 第34-45页 |
| 3.3.2 基于特征描述算子的图像匹配 | 第45-47页 |
| 3.3.3 随机选取一致性算法筛选 | 第47-50页 |
| 3.4 图像拼接 | 第50-52页 |
| 4 实验过程 | 第52-60页 |
| 4.1 实验软件介绍 | 第52-54页 |
| 4.2 实验过程 | 第54-60页 |
| 4.2.1 采集图像 | 第54-55页 |
| 4.2.2 灰度化和中值滤波 | 第55-56页 |
| 4.2.3 图像特征点匹配 | 第56-58页 |
| 4.2.4 图像拼接结果 | 第58-60页 |
| 5 总结 | 第60-62页 |
| 5.1 本文整体总结 | 第60页 |
| 5.2 拼接算法总结 | 第60-61页 |
| 5.3 实验总结 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65-66页 |