| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| ·电子稳像技术研究现状 | 第14-15页 |
| ·运动估计 | 第14页 |
| ·运动滤波 | 第14页 |
| ·运动补偿 | 第14-15页 |
| ·图像后处理 | 第15页 |
| ·电子稳像技术的国内外发展态势 | 第15页 |
| ·电子稳像技术存在的难点 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第16-17页 |
| ·仿真实验平台 | 第17页 |
| ·本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 电子稳像相关的图像处理理论 | 第18-33页 |
| ·数字图像处理的系统构成 | 第18-19页 |
| ·数字图像处理的基本内容和方法 | 第19-22页 |
| ·数字图像的表达 | 第19页 |
| ·数字图像处理的基本内容 | 第19-20页 |
| ·数字图像处理的基本方法 | 第20-22页 |
| ·图像预处理技术 | 第22-24页 |
| ·图像噪声抑制技术简介 | 第22页 |
| ·空间域均值滤波及其实验结果 | 第22-23页 |
| ·空间域中值滤波及其实验结果 | 第23-24页 |
| ·图像的角点提取 | 第24-27页 |
| ·Harris角点检测算法 | 第24-25页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第25-27页 |
| ·图像的边缘检测 | 第27-32页 |
| ·点检测 | 第27页 |
| ·边缘及检测原理 | 第27-28页 |
| ·正交梯度算子 | 第28-29页 |
| ·二阶导数算子 | 第29-32页 |
| ·电子稳像系统的基本模型 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 全局运动估计算法分析 | 第33-63页 |
| ·摄像机的运动与图像运动的关系 | 第33-38页 |
| ·摄像机运动与图像运动 | 第33-35页 |
| ·图像运动模型 | 第35-38页 |
| ·全局运动估计的基本方法 | 第38-62页 |
| ·块匹配法 | 第38-43页 |
| ·灰度投影算法 | 第43-48页 |
| ·基于相位相关的运动估计法 | 第48-52页 |
| ·位平面法 | 第52-56页 |
| ·光流法 | 第56-61页 |
| ·特征匹配算法 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 基于参数空间投票和边缘点匹配的全局运动估计 | 第63-91页 |
| ·传统的特征点匹配算法 | 第63-66页 |
| ·传统特征点匹配算法原理 | 第63-64页 |
| ·传统特征点匹配法仿真验证 | 第64-65页 |
| ·传统特征点匹配算法小结 | 第65-66页 |
| ·基于参数空间投票和边缘点匹配的全局运动估计算法 | 第66-73页 |
| ·图像预处理 | 第66页 |
| ·边缘点提取 | 第66-67页 |
| ·参数空间投票 | 第67-68页 |
| ·关于参数空间投票方法的讨论 | 第68-70页 |
| ·稀释滤波器 | 第70-71页 |
| ·约束搜索算法 | 第71-72页 |
| ·PVEPM算法结构图 | 第72-73页 |
| ·PVEPM算法仿真实验分析 | 第73-90页 |
| ·PVEPM算法功能测试 | 第73-79页 |
| ·PVEPM算法适应度测试 | 第79-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 运动滤波与运动补偿 | 第91-97页 |
| ·运动参数自适应平滑滤波 | 第91-92页 |
| ·自适应平滑滤波算法原理 | 第91-92页 |
| ·基于Kalman滤波的运动滤波算法 | 第92-95页 |
| ·Kalman滤波公式 | 第92-93页 |
| ·状态空间模型的确定 | 第93-94页 |
| ·修正矢量的确定 | 第94页 |
| ·实验结果 | 第94-95页 |
| ·运动补偿 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 总结 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-101页 |
| 个人简历 | 第101-102页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第102页 |