| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 图像拼接概述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像拼接介绍 | 第11页 |
| 1.2.2 图像拼接分类 | 第11-12页 |
| 1.2.3 图像拼接国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 水下图像拼接概述 | 第13-15页 |
| 1.3.1 水下图像拼接简介 | 第13页 |
| 1.3.2 水下图像拼接国内外发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3.3 水下图像拼接技术流程 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第15-18页 |
| 1.4.1 本文的主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 本文的章节安排 | 第15-18页 |
| 第2章 水下图像预处理 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 水下图像预处理流程 | 第18-22页 |
| 2.2.1 颜色空间转换 | 第19页 |
| 2.2.2 灰度拉伸 | 第19页 |
| 2.2.3 滤波去噪 | 第19页 |
| 2.2.4 灰度拉伸 | 第19-20页 |
| 2.2.5 颜色空间恢复 | 第20-22页 |
| 2.3 图像滤波 | 第22-24页 |
| 2.3.1 中值滤波(Median Filter) | 第22页 |
| 2.3.2 维纳滤波(Wiener Filter) | 第22-23页 |
| 2.3.3 双边滤波(Bilatera Filter) | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 水下图像配准 | 第26-44页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 图像变换模型 | 第26-30页 |
| 3.3 SURF算法(Speeded Up Robust Feaures) | 第30-38页 |
| 3.3.1 积分图像(IntegralImage) | 第30-31页 |
| 3.3.2 兴趣点检测子(Interest points Detector) | 第31-36页 |
| 3.3.3 兴趣点描述子(Interest Point Descriptor) | 第36-38页 |
| 3.4 兴趣点匹配 | 第38-40页 |
| 3.4.1 兴趣点粗匹配 | 第38-39页 |
| 3.4.2 兴趣点精匹配 | 第39-40页 |
| 3.5 基于主方向的匹配算法 | 第40-42页 |
| 3.5.1 基于主方向的匹配算法的提出 | 第40页 |
| 3.5.2 基于主方向的匹配算法的实现 | 第40-42页 |
| 3.6 基于SURF的水下图像快速配准算法流程 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 水下图像融合 | 第44-52页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 图像融合的分类 | 第44-45页 |
| 4.2.1 像素级图像融合技术 | 第45页 |
| 4.2.2 特征级图像融合技术 | 第45页 |
| 4.2.3 决策级图像融合技术 | 第45页 |
| 4.3 图像融合方法 | 第45-48页 |
| 4.3.1 直接平均法 | 第45-46页 |
| 4.3.2 加权平均法 | 第46-48页 |
| 4.3.3 多分辨率样条法 | 第48页 |
| 4.4 水下全景图像拼接 | 第48-51页 |
| 4.4.1 全景图像拼接简介 | 第48-49页 |
| 4.4.2 全景图像拼接算法 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第52-72页 |
| 5.1 实验环境与设备 | 第52页 |
| 5.2 水下图像预处理实验 | 第52-58页 |
| 5.3 本文提出的兴趣点精确匹配算法验证实验 | 第58-64页 |
| 5.4 水下图像融合实验 | 第64-68页 |
| 5.5 水下全景图像拼接实验 | 第68-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
