视频图像融合关键技术研究及DSP实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 图像配准国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 图像融合国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本论文的结构安排以及主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 图像配准和图像融合基本理论 | 第17-31页 |
| 2.1 图像配准基本理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 图像配准原理 | 第18页 |
| 2.1.2 图像配准变换模型 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图像配准方法分类 | 第19-21页 |
| 2.2 图像融合基本理论 | 第21-30页 |
| 2.2.1 图像融合基本原理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 图像融合方法分类 | 第22-23页 |
| 2.2.3 图像融合质量评价标准 | 第23-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 异源图像配准方法研究 | 第31-63页 |
| 3.1 基于互信息的图像配准方法 | 第31-43页 |
| 3.1.1 互信息相关的理论 | 第31-34页 |
| 3.1.2 基于互信息的图像配准 | 第34-35页 |
| 3.1.3 互信息图像配准的优化方法的改进 | 第35-43页 |
| 3.2 基于特征的图像配准方法 | 第43-62页 |
| 3.2.1 图像特征检测方法 | 第44-51页 |
| 3.2.2 特征匹配方法 | 第51页 |
| 3.2.3 匹配修正和变换参数计算 | 第51-53页 |
| 3.2.4 基于SIFT特征的图像配准的改进 | 第53-62页 |
| 3.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 图像融合算法研究 | 第63-79页 |
| 4.1 主成分分析算法原理 | 第63-66页 |
| 4.2 小波变化算法原理 | 第66-67页 |
| 4.3 基于主成分分析与小波变化相结合的融合算法 | 第67-70页 |
| 4.3.1 融合算法流程 | 第67-68页 |
| 4.3.2 融合规则 | 第68-70页 |
| 4.4 图像融合算法实验和结果分析 | 第70-77页 |
| 4.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 视频实时融合及DSP实现 | 第79-95页 |
| 5.1 融合系统硬件部分 | 第79-83页 |
| 5.1.1 系统硬件平台 | 第79-82页 |
| 5.1.2 TMS320C6678介绍 | 第82-83页 |
| 5.2 融合算法实时性实现 | 第83-92页 |
| 5.2.1 图像融合算法的DSP实现 | 第84页 |
| 5.2.2 算法优化及实时性实现 | 第84-92页 |
| 5.3 .DSP实时融合系统 | 第92-94页 |
| 5.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 总结 | 第95-97页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第95-96页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第102页 |
