图像处理技术在深海生物视频特征提取中的研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究的背景与目的 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 对深海探索的国内外现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 特征点提取与图像拼接的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要工作和论文安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文安排 | 第13-14页 |
| 第二章 图像的拼接技术 | 第14-20页 |
| 2.1 图像拼接的定义 | 第14页 |
| 2.2 图像拼接的流程 | 第14-17页 |
| 2.2.1 图像采集 | 第15页 |
| 2.2.2 图像预处理 | 第15-16页 |
| 2.2.3 图像匹准 | 第16页 |
| 2.2.4 图像融合 | 第16-17页 |
| 2.3 图像拼接的工作与实验 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 深海图像的预处理 | 第20-32页 |
| 3.1 深海图像的特点 | 第20-21页 |
| 3.2 图像的灰度化 | 第21-23页 |
| 3.3 图像直方图均衡化 | 第23-25页 |
| 3.4 滤波去噪 | 第25-27页 |
| 3.5 灰度变换 | 第27-30页 |
| 3.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第四章 深海图像的特征提取 | 第32-46页 |
| 4.1 Moravec特征点提取算法 | 第32页 |
| 4.2 Harris特征点提取算法 | 第32-38页 |
| 4.3 改进的Harris角点检测算法 | 第38-40页 |
| 4.4 SUSAN特征点提取 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-46页 |
| 第五章 深海图像的特征点匹配 | 第46-62页 |
| 5.1 基于SIFT算法的特征点匹配 | 第46-56页 |
| 5.1.1 构建尺度空间 | 第47-49页 |
| 5.1.2 特征点的检测与定位 | 第49-52页 |
| 5.1.3 特征点方向的确定与描述 | 第52-53页 |
| 5.1.4 SIFT特征向量的匹配 | 第53-55页 |
| 5.1.5 匹配结果 | 第55-56页 |
| 5.2 基于SURF算法的特征点匹配 | 第56-60页 |
| 5.2.1 SURF算法原理 | 第57-59页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 深海图像的融合 | 第62-66页 |
| 6.1 原理与仿真 | 第62-65页 |
| 6.2 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-70页 |
| 7.1 总结 | 第66-67页 |
| 7.2 展望 | 第67-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
