| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 图像匹配算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 DSP发展现状 | 第11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-15页 |
| 第2章 图像匹配基本理论 | 第15-23页 |
| 2.1 图像匹配基本原理 | 第15页 |
| 2.2 图像匹配算法分类 | 第15-21页 |
| 2.2.1 基于灰度信息的图像匹配方法 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于图像特征的匹配方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于搜索策略的匹配算法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 图像去噪与分割 | 第23-39页 |
| 3.1 几种声纳图像去噪方法 | 第23-28页 |
| 3.1.1 邻域平均法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 中值滤波法 | 第24页 |
| 3.1.3 小波去噪 | 第24-26页 |
| 3.1.4 形态学平滑 | 第26-28页 |
| 3.2 声纳图像去噪的MATLAB仿真 | 第28-31页 |
| 3.3 各种噪声去除方法的对比 | 第31-32页 |
| 3.4 几种声纳图像分割方法 | 第32-37页 |
| 3.4.1 迭代阈值法 | 第32-33页 |
| 3.4.2 最大熵阈值分割法 | 第33-34页 |
| 3.4.3 最大类间方差法 | 第34-37页 |
| 3.5 声纳图像分割的MATLAB仿真 | 第37-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 正态分布转换(NDT)匹配算法 | 第39-55页 |
| 4.1 NDT算法的基本原理 | 第39-41页 |
| 4.2 NDT算法的MATLAB仿真 | 第41-42页 |
| 4.3 DSP硬件电路设计 | 第42-48页 |
| 4.3.1 TMS320C6713 | 第42-43页 |
| 4.3.2 硬件设计 | 第43-47页 |
| 4.3.3 CCS(Code Composer Studio)简介 | 第47-48页 |
| 4.4 NDT匹配算法的DSP实现 | 第48-52页 |
| 4.4.1 对存储空间的分配 | 第49页 |
| 4.4.2 C语言程序编写 | 第49-50页 |
| 4.4.3 图像去噪算法DSP实现 | 第50-51页 |
| 4.4.4 图像分割算法DSP实现 | 第51-52页 |
| 4.4.5 图像匹配算法DSP实现 | 第52页 |
| 4.5 图像融合算法的DSP实现 | 第52-54页 |
| 4.5.1 加权融合法 | 第53页 |
| 4.5.2 MATLAB仿真 | 第53-54页 |
| 4.5.3 融合算法DSP实现 | 第54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |