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基于特征的红外光与可见光图像配准方法研究

学位论文数据集第3-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 引言第14页
    1.2 红外与可见光图像配准第14-20页
        1.2.1 红外与可见光图像配准研究现状第14-16页
        1.2.2 基于灰度的图像配准方法第16页
        1.2.3 基于特征的图像配准方法第16-20页
    1.3 课题的研究意义和主要研究内容第20-22页
        1.3.1 课题的研究意义第20-21页
        1.3.2 课题的主要研究内容第21-22页
第二章 基于Hough变换的直线特征提取与匹配第22-32页
    2.1 引言第22页
    2.2 图像配准的基本原理第22-25页
        2.2.1 图像配准的数学模型第22页
        2.2.2 图像配准的变换模型第22-24页
        2.2.3 基于特征的图像配准的步骤第24-25页
    2.3 基于Hough变换的直线特征提取第25-29页
        2.3.1 基于Canny算子的边缘检测第25-26页
        2.3.2 Hough变换的基本原理第26-29页
    2.4 直线的匹配第29-30页
        2.4.1 旋转角度的估计第29页
        2.4.2 直线特征的匹配第29-30页
    2.5 小结第30-32页
第三章 点特征的提取与匹配第32-50页
    3.1 引言第32页
    3.2 Harris特征点提取方法第32-34页
    3.3 SIFT特征点提取方法第34-39页
    3.4 SURF特征点提取方法第39-43页
        3.4.1 特征点的提取第39-42页
        3.4.2 特征点的描述第42-43页
    3.5 特征点提取算法的性能分析第43-47页
    3.6 特征点匹配方法第47-49页
        3.6.1 常用的特征点匹配方法第47-49页
        3.6.2 最近邻匹配法第49页
    3.7 小结第49-50页
第四章 基于SURF特征点的分区域配准第50-58页
    4.1 引言第50页
    4.2 基于直线特征的粗配准方法第50-55页
        4.2.1 直线特征的提取与匹配第51-52页
        4.2.2 粗配准参数的求取第52-55页
    4.3 基于SURF特征点的分区域精配准方法第55-57页
        4.3.1 图像的分区域方法第55页
        4.3.2 基于SURF的分区域特征点提取与匹配第55-57页
    4.4 小结第57-58页
第五章 实验与分析第58-70页
    5.1 引言第58-59页
    5.2 图像配准总体设计第59-62页
        5.2.1 图像的粗配准模块第59-60页
        5.2.2 图像的分区域精配准模块第60-62页
    5.3 基于直线特征的粗配准实验第62-64页
        5.3.1 实验结果第62-64页
        5.3.2 实验结果分析第64页
    5.4 基于SURF特征点的分区域配准实验第64-69页
    5.5 小结第69-70页
第六章 结论与展望第70-72页
    6.1 结论第70页
    6.2 展望第70-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
研究成果及发表的学术论文第78-80页
作者简介第80-81页
附件第81-82页

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