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声纳图像配准与融合技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-28页
    1.1 引言第12页
    1.2 论文研究背景和意义第12-13页
    1.3 图像配准关键技术的研究进展第13-18页
        1.3.1 相似度量函数第14-15页
        1.3.2 优化策略第15-16页
        1.3.3 非刚性配准算法第16-18页
    1.4 图像融合关键技术的研究进展第18-25页
        1.4.1 图像融合的层次第19-22页
        1.4.2 像素级图像融合的常见方法第22-24页
        1.4.3 基于多尺度分解的图像融合规则第24-25页
    1.5 图像质量评价标准第25-26页
    1.6 本文的研究重点第26-28页
第2章 基于互信息的声纳图像配准第28-54页
    2.1 引言第28页
    2.2 互信息的概述第28-30页
        2.2.1 熵第28-29页
        2.2.2 互信息第29-30页
    2.3 基于互信息的图像配准框架第30-38页
        2.3.1 互信息度量函数第31-35页
        2.3.2 优化算法第35-38页
    2.4 互信息图像配准中的主要问题第38-43页
        2.4.1 互信息度量函数的空间局限性第40-41页
        2.4.2 插值运算带来的局部极值问题第41-43页
    2.5 本文解决方法第43-49页
        2.5.1 基于梯度互信息的度量函数第43-45页
        2.5.2 混合优化算法第45-49页
    2.6 综合实验第49-53页
        2.6.1 相似度量函数性能分析第49-52页
        2.6.2 优化策略性能分析第52-53页
    2.7 本章小结第53-54页
第3章 基于Demons模型的声纳图像配准第54-72页
    3.1 引言第54页
    3.2 Demons非刚性配准方法第54-62页
        3.2.1 经典Demons算法第55-57页
        3.2.2 主动Demons算法第57-58页
        3.2.3 参数选取对配准过程的影响第58-62页
    3.3 Demons算法面临的主要问题第62-64页
        3.3.1 灰度梯度信息缺乏第62页
        3.3.2 驱动力方向相背第62-64页
    3.4 改进Demons算法第64-66页
    3.5 综合实验第66-71页
    3.6 本章小结第71-72页
第4章 基于Piella框架的声纳图像融合第72-92页
    4.1 引言第72页
    4.2 基于Piella多尺度图像融合框架第72-81页
        4.2.1 多分辨率分析方法第73-75页
        4.2.2 融合规则第75-81页
    4.3 基于Piella框架的声纳图像融合第81-85页
        4.3.1 基于Piella多尺度图像融合扩展框架第81-84页
        4.3.2 算法步骤第84-85页
    4.4 综合实验第85-91页
    4.5 本章小结第91-92页
第5章 图像融合性能评价第92-114页
    5.1 引言第92页
    5.2 图像融合质量评价标准第92-101页
        5.2.1 主观评价标准第92-94页
        5.2.2 客观评价标准第94-101页
    5.3 评价标准的选取第101-102页
    5.4 图像融合性能的分析与讨论第102-108页
        5.4.1 图像分解层数对融合性能的影响第102-106页
        5.4.2 窗口区域大小对融合性能的影响第106-108页
    5.5 基于区域相似性的图像融合评价方法第108-110页
        5.5.1 基于区域的多特征获取第108-109页
        5.5.2 区域相似性度量第109页
        5.5.3 算法步骤第109-110页
    5.6 综合实验第110-113页
    5.7 本章小结第113-114页
结论第114-116页
参考文献第116-129页
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果第129-130页
致谢第130页

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