| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文工作安排 | 第13-16页 |
| 第2章 图像匹配基础 | 第16-28页 |
| 2.1 图像匹配的定义 | 第16页 |
| 2.2 图像匹配的基本流程 | 第16-17页 |
| 2.3 图像匹配的关键要素 | 第17-19页 |
| 2.4 图像匹配方法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 归一化互相关匹配 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基于距离的模板匹配 | 第21-22页 |
| 2.4.3 基于SIFT算子的匹配 | 第22-23页 |
| 2.5 各种匹配算法的实验结果及分析 | 第23-25页 |
| 2.6 本文的研究方案 | 第25-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 水下图像匹配预处理 | 第28-38页 |
| 3.1 图像平滑 | 第28-34页 |
| 3.1.1 均值滤波 | 第28-29页 |
| 3.1.2 中值滤波 | 第29页 |
| 3.1.3 基于脉冲耦合神经网络的图像滤波 | 第29-34页 |
| 3.2 图像增强 | 第34-37页 |
| 3.2.1 直方图均衡化 | 第34-35页 |
| 3.2.2 Retinex图像增强算法 | 第35-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 Hausdorff距离和遗传算法基础 | 第38-52页 |
| 4.1 Hausdorff距离及匹配的原理 | 第38-40页 |
| 4.1.1 Hausdorff距离 | 第38-39页 |
| 4.1.2 Hausdorff距离在匹配中的应用 | 第39-40页 |
| 4.2 Hausdorff距离的改进 | 第40-44页 |
| 4.2.1 部分Hausdorff距离 | 第40-41页 |
| 4.2.2 平均Hausdorff距离 | 第41页 |
| 4.2.3 基于标准方差的Hausdorff距离 | 第41-42页 |
| 4.2.4 基于改进的STMHD距离 | 第42-44页 |
| 4.3 遗传算法的基本概念 | 第44-46页 |
| 4.4 遗传算法的原理和实现过程 | 第46-47页 |
| 4.4.1 遗传算法的原理 | 第46页 |
| 4.4.2 遗传算法的实现过程 | 第46-47页 |
| 4.5 遗传算法的关键操作 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于改进的STMHD距离和遗传算法的图像匹配 | 第52-68页 |
| 5.1 特征提取方法 | 第52-56页 |
| 5.1.1 Robert算子 | 第53页 |
| 5.1.2 Prewitt算子 | 第53页 |
| 5.1.3 Sobel算子 | 第53-54页 |
| 5.1.4 Canny算子 | 第54-56页 |
| 5.2 变换模型 | 第56-57页 |
| 5.3 基于遗传算法的搜索策略 | 第57-62页 |
| 5.3.1 编码 | 第57页 |
| 5.3.2 适应度函数 | 第57-58页 |
| 5.3.3 初始化种群 | 第58页 |
| 5.3.4 选择操作 | 第58-59页 |
| 5.3.5 交叉操作 | 第59-61页 |
| 5.3.6 变异操作 | 第61页 |
| 5.3.7 遗传终止条件 | 第61-62页 |
| 5.4 个体自我学习 | 第62-65页 |
| 5.5 算法实现流程 | 第65-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-68页 |
| 第6章 实验结果及分析 | 第68-80页 |
| 6.1 图像匹配示例一 | 第68-70页 |
| 6.2 图像匹配示例二 | 第70-72页 |
| 6.3 图像匹配示例三 | 第72-79页 |
| 6.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第7章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 攻读硕士期间已发表的论文 | 第88-90页 |
| 致谢 | 第90页 |