| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·图像配准技术的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·图像配准技术的研究历史和现状 | 第12-13页 |
| ·HAUSDORFF 距离结合遗传算法应用于图像配准 | 第13-14页 |
| ·文章组织 | 第14-15页 |
| 第二章 图像配准基础 | 第15-21页 |
| ·图像配准理论 | 第15页 |
| ·特征提取 | 第15-17页 |
| ·点特征提取 | 第16页 |
| ·线特征提取 | 第16页 |
| ·面特征提取 | 第16-17页 |
| ·特征提取注意问题 | 第17页 |
| ·特征匹配 | 第17页 |
| ·变换模型选取和参数的求解 | 第17-19页 |
| ·灰度插值 | 第19-21页 |
| 第三章 HAUSDORFF 距离及其改进 | 第21-24页 |
| ·HAUSDORFF 距离的基本原理 | 第21-22页 |
| ·HAUSDORFF 距离的性质 | 第22页 |
| ·HAUSDORFF 距离的改进 | 第22-24页 |
| ·部分Hausdorff 距离 | 第22-23页 |
| ·平均Hausdorff 距离 | 第23页 |
| ·LTS Hausdorff 距离 | 第23-24页 |
| 第四章 遗传算法基础 | 第24-33页 |
| ·遗传算法概要 | 第24-26页 |
| ·遗传算法的运算过程及构成要素 | 第26-29页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第26-27页 |
| ·遗传算法的构成要素 | 第27-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的常用范围 | 第30-33页 |
| 第五章 HAUSDORFF 距离结合遗传算法的图像配准 | 第33-46页 |
| ·算法的实现流程 | 第33-34页 |
| ·算法的主体思路 | 第33页 |
| ·算法的实现流程 | 第33-34页 |
| ·图像的预处理 | 第34-41页 |
| ·图像锐化 | 第34-36页 |
| ·图像的平滑 | 第36页 |
| ·图像的二值化 | 第36-38页 |
| ·特征点提取 | 第38-41页 |
| ·遗传算法的设计 | 第41-45页 |
| ·编码 | 第41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·初始化群体 | 第42页 |
| ·轮盘赌法和最优化策略 | 第42页 |
| ·交叉概率 | 第42-43页 |
| ·变异概率 | 第43-44页 |
| ·遗传算法图像配准的主要流程 | 第44-45页 |
| ·坐标变换和插值 | 第45-46页 |
| 第六章 实验结果 | 第46-50页 |
| 第七章 结束语 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |