| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 基于小波变换的红外图像边缘检测 | 第14-23页 |
| 2.1 基于小波变换的图像边缘检测分析 | 第14-17页 |
| 2.1.1 小波的图像边缘检测方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 小波的多分辨率特性分析 | 第15-17页 |
| 2.2 小波在红外图像边缘检测中的应用 | 第17-23页 |
| 2.2.1 基于小波模极大值的边缘检测 | 第17-18页 |
| 2.2.2 小波检测效果分析 | 第18-20页 |
| 2.2.3 小波模极大值边缘检测算法改进 | 第20-21页 |
| 2.2.4 实验分析 | 第21-23页 |
| 第三章 基于Hausdorff距离的红外图像模板匹配 | 第23-30页 |
| 3.1 Hausdorff距离的定义 | 第23页 |
| 3.2 Hausdorff距离的相似性度量分析 | 第23-24页 |
| 3.3 Hausdorff距离在红外图像配准中的应用 | 第24-30页 |
| 3.3.1 基于Hausdorff距离的图像模版匹配 | 第24-26页 |
| 3.3.2 对配准方法的改进 | 第26-27页 |
| 3.3.3 变换参数求解 | 第27-28页 |
| 3.3.4 实验分析 | 第28-30页 |
| 第四章 自适应小波尺度和改进HD距离的PCB红外图像配准 | 第30-51页 |
| 4.1 自适应小波尺度的PCB红外图像边缘检测 | 第30-42页 |
| 4.1.1 图像边缘的数学模型 | 第30-31页 |
| 4.1.2 小波系数变化规律的分析 | 第31-34页 |
| 4.1.3 边缘类型判断及参数估计 | 第34-35页 |
| 4.1.4 尺度选择的自适应方法 | 第35-38页 |
| 4.1.5 基于小波域尺度自适应的边缘检测算法流程 | 第38-39页 |
| 4.1.6 边缘检测实验仿真及分析 | 第39-42页 |
| 4.2 基于改进HD距离的PCB红外图像配准 | 第42-45页 |
| 4.2.1 基于Hausdorff距离的相关参数改进定义 | 第42-43页 |
| 4.2.2 粗匹配及候选变换求解 | 第43-44页 |
| 4.2.3 更新搜索变量 | 第44页 |
| 4.2.4 有效匹配基元s_d~i选取 | 第44-45页 |
| 4.3 图像配准算法总体设计 | 第45-46页 |
| 4.4 实验分析 | 第46-51页 |
| 4.4.1 配准效果评价系数 | 第46-47页 |
| 4.4.2 仿真实验分析 | 第47-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 课题总结 | 第51页 |
| 5.2 研究与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
