| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 红外成像技术及图像特点 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像配准技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 电路板故障检测技术 | 第13-14页 |
| 1.3 本文研究内容和章节安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 故障检测方法的基本理论 | 第17-25页 |
| 2.1 图像配准基础理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 图像配准评价标准 | 第18-19页 |
| 2.1.2 图像配准流程 | 第19-20页 |
| 2.2 基于特征点的红外图像配准算法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 SIFT图像配准算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 SURF图像配准算法 | 第21-22页 |
| 2.3 光流法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 光流法的算法分类 | 第23页 |
| 2.3.2 梯度光流法原理 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于环形描述子的快速红外图像配准算法（FRSF）设计 | 第25-41页 |
| 3.1 红外图像预处理 | 第25-28页 |
| 3.1.1 小波阈值去噪算法 | 第25页 |
| 3.1.2 改进的小波阈值折衷去噪算法 | 第25-27页 |
| 3.1.3 实验结果分析 | 第27-28页 |
| 3.2 FRSF算法思想 | 第28-29页 |
| 3.3 FRSF算法流程 | 第29-35页 |
| 3.3.1 构建尺度空间 | 第29页 |
| 3.3.2 快速特征点检测 | 第29-30页 |
| 3.3.3 环形描述子生成 | 第30-31页 |
| 3.3.4 特征点匹配 | 第31-32页 |
| 3.3.5 误匹配点剔除 | 第32-33页 |
| 3.3.6 空间变换 | 第33-34页 |
| 3.3.7 重采样与插值 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第35-40页 |
| 3.4.1 遥感卫星图像实验结果分析 | 第36-37页 |
| 3.4.2 街道红外图像实验结果分析 | 第37-38页 |
| 3.4.3 电路板红外图像实验结果分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于红外图像故障元器件检测方法与仿真结果 | 第41-54页 |
| 4.1 电路板红外图像及数据获取 | 第41-43页 |
| 4.1.1 红外图像数据采集标准 | 第41-42页 |
| 4.1.2 元件温度及数据提取 | 第42-43页 |
| 4.2 故障元件判定方法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 差分红外图像法 | 第43-45页 |
| 4.2.2 图像集温度曲线法 | 第45-47页 |
| 4.2.3 光流法故障识别 | 第47页 |
| 4.3 基于改进光流法的故障检测 | 第47-49页 |
| 4.3.1 改进算法原理 | 第48-49页 |
| 4.3.2 方法流程 | 第49页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 图像集温度曲线法 | 第49-52页 |
| 4.4.2 光流故障识别法 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 | 第59页 |