水下图像实时拼接方法的研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 水下图像拼接概述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 常规图像拼接 | 第10-11页 |
| 1.2.2 水下图像拼接 | 第11-12页 |
| 1.3 研究思路 | 第12-13页 |
| 1.4 本文工作和论文组织 | 第13-15页 |
| 第二章 水下图像预处理 | 第15-22页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 水下图像预处理算法 | 第16-17页 |
| 2.2.1 图像对称映射拉伸 | 第16页 |
| 2.2.2 颜色空间转换 | 第16页 |
| 2.2.3 小波去噪 | 第16页 |
| 2.2.4 亮度调整 | 第16-17页 |
| 2.2.5 颜色空间恢复 | 第17页 |
| 2.2.6 图像尺寸恢复 | 第17页 |
| 2.2.7 色彩平衡 | 第17页 |
| 2.3 实验结果 | 第17-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 水下图像配准 | 第22-44页 |
| 3.1 引言 | 第22-23页 |
| 3.2 图像变换模型 | 第23-24页 |
| 3.3 SURF 算法 | 第24-27页 |
| 3.3.1 特征检测 | 第24-25页 |
| 3.3.2 主方向的确定 | 第25-26页 |
| 3.3.3 描述向量的形成 | 第26-27页 |
| 3.4 SURF 算法与SIFT 算法比较 | 第27-28页 |
| 3.5 基于SURF 算法的水下图像快速配准算法 | 第28-29页 |
| 3.5.1 利用SURF 算法提取图像特征点 | 第28页 |
| 3.5.2 优先k-d 树算法粗匹配特征点 | 第28-29页 |
| 3.5.3 RANSAC 算法过滤匹配点对 | 第29页 |
| 3.5.4 最小二乘法计算变换矩阵 | 第29页 |
| 3.5.5 双线性插值方法进行插值重采用 | 第29页 |
| 3.6 实验结果 | 第29-43页 |
| 3.6.1 水下图像预处理算法必要性验证实验 | 第29-32页 |
| 3.6.2 基于SURF 算法的水下图像配准实验 | 第32-40页 |
| 3.6.3 多幅水下图像配准实验 | 第40-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 水下图像融合 | 第44-66页 |
| 4.1 引言 | 第44-47页 |
| 4.2 分水岭变换 | 第47-49页 |
| 4.3 最大流\最小截方法 | 第49-50页 |
| 4.4 基于分水岭变换与最大流 | 第50-52页 |
| 4.5 实验结果 | 第52-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
