| 摘要 | 第7-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要工作和章节安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第13-14页 |
| 第二章 多颜色空间图像差分融合 | 第14-22页 |
| 2.1 颜色空间 | 第14-16页 |
| 2.2 伽马校正 | 第16-17页 |
| 2.3 多颜色空间图像差分融合 | 第17-21页 |
| 2.3.1 多颜色空间图像差分 | 第18-20页 |
| 2.3.2 差分图像融合 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 Haar特征密度分布图 | 第22-27页 |
| 3.1 Haar特征 | 第22-23页 |
| 3.2 Haar特征密度分布图 | 第23-24页 |
| 3.3 基于Haar特征密度分布图的图像滤波 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 多特征融合的图像匹配 | 第27-44页 |
| 4.1 图像局部区域分割 | 第28-29页 |
| 4.2 多特征提取 | 第29-39页 |
| 4.2.1 几何特征 | 第29-30页 |
| 4.2.2 灰度特征 | 第30-31页 |
| 4.2.3 颜色特征 | 第31-33页 |
| 4.2.4 纹理特征 | 第33-39页 |
| 4.3 基于多特征融合的图像匹配 | 第39-42页 |
| 4.3.1 多特征融合 | 第39-40页 |
| 4.3.2 特征分析 | 第40-41页 |
| 4.3.3 决策树 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 多特征融合图像匹配算法在高压线路隐患检测中的应用 | 第44-55页 |
| 5.1 应用背景 | 第44-45页 |
| 5.2 光照处理 | 第45-48页 |
| 5.2.1 算法思路 | 第46-47页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第47-48页 |
| 5.3 天空区域检测 | 第48-50页 |
| 5.3.1 检测思路 | 第48-49页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第49-50页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第六章 结论与展望 | 第55-56页 |
| 6.1 结论 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61页 |