一种改进的红外图像配准拼接算法研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 红外图像的成像技术与噪声影响 | 第14-21页 |
| 2.1 红外成像技术简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1 红外成像原理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 红外图像的产生机理及其特点 | 第15-16页 |
| 2.2 红外图像的优缺点及军事应用 | 第16-18页 |
| 2.2.1 红外图像的优缺点 | 第16-17页 |
| 2.2.2 军事应用 | 第17-18页 |
| 2.3 红外图像噪声分析和质量评价标准 | 第18-20页 |
| 2.3.1 红外图像的噪声 | 第18页 |
| 2.3.2 红外图像质量评价标准 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 红外图像预处理 | 第21-28页 |
| 3.1 对红外图像进行滤波降噪 | 第21-23页 |
| 3.1.1 综合滤波处理 | 第21-22页 |
| 3.1.2 图像的滤波处理效果 | 第22-23页 |
| 3.2 空域和频域图像增强 | 第23-25页 |
| 3.2.1 空域处理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 频域处理 | 第24-25页 |
| 3.3 红外图像分割 | 第25-27页 |
| 3.3.1 迭代法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 Otsu法 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 Sift和Surf算法的特征点提取 | 第28-40页 |
| 4.1 特征提取概述 | 第28-29页 |
| 4.1.1 图像基础特征及特征提取目的 | 第28-29页 |
| 4.1.2 特征提取的方法 | 第29页 |
| 4.2 SIFT算法原理 | 第29-33页 |
| 4.2.1 SIFT算法综述 | 第29页 |
| 4.2.2 SIFT算法的特点 | 第29-30页 |
| 4.2.3 SIFT算法思想 | 第30-33页 |
| 4.3 SURF算法原理 | 第33-37页 |
| 4.3.1 构建核心矩阵 | 第34页 |
| 4.3.2 构建尺度空间 | 第34-35页 |
| 4.3.3 精确定位特征点 | 第35页 |
| 4.3.4 主方向确定 | 第35-36页 |
| 4.3.5 特征点描述子生成 | 第36页 |
| 4.3.6 SIFT与SURF算法的差别 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.4.1 特征点有效性实验 | 第37-38页 |
| 4.4.2 提取特征点的速度比较 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 改进的渐进渐出加权平均算法的配准拼接 | 第40-52页 |
| 5.1 红外图像配准算法 | 第40-44页 |
| 5.1.1 SIFT特征匹配 | 第40-41页 |
| 5.1.2 SURF特征匹配 | 第41页 |
| 5.1.3 RANSAC特征匹配 | 第41-43页 |
| 5.1.4 实验论证 | 第43-44页 |
| 5.2 红外图像拼接常用算法 | 第44-48页 |
| 5.2.1 平均值法 | 第45页 |
| 5.2.2 中值滤波法 | 第45页 |
| 5.2.3 加权平均法 | 第45-46页 |
| 5.2.4 改进的渐进渐出加权平均法 | 第46-47页 |
| 5.2.5 实验结果 | 第47-48页 |
| 5.3 实验总结分析 | 第48-50页 |
| 5.3.1 配准算法的评价标准 | 第48-49页 |
| 5.3.2 速度 | 第49页 |
| 5.3.3 正确率 | 第49页 |
| 5.3.4 精度与速度 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-55页 |
| 6.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 在学期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
