基于GA-BP神经网络的声呐图像拼接方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 声呐图像拼接研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 图像拼接技术 | 第11页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 声呐成像原理 | 第13-14页 |
| 1.4 研究热点及难点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 特征点匹配及相关理论研究 | 第16-25页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 特征点及其匹配原理 | 第16-17页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第17-21页 |
| 2.3.1 BP神经网络的结构 | 第17-18页 |
| 2.3.2 BP神经网络的学习过程 | 第18-20页 |
| 2.3.3 BP神经网络设计规则 | 第20-21页 |
| 2.4 遗传算法(GA) | 第21-24页 |
| 2.4.1 生物遗传 | 第21-22页 |
| 2.4.2 GA的基本原理 | 第22-24页 |
| 2.4.3 GA的特点 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 声呐图像滤波 | 第25-38页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 声呐图像噪声分析 | 第25-29页 |
| 3.2.1 噪声来源与模型分析 | 第25-28页 |
| 3.2.2 声呐图像特性 | 第28-29页 |
| 3.3 引导滤波 | 第29-30页 |
| 3.4 改进的引导滤波 | 第30-32页 |
| 3.5 滤波实验结果分析 | 第32-36页 |
| 3.5.1 评价标准 | 第32页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第32-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于GA-BP神经网络的声呐图像拼接 | 第38-53页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 特征点提取 | 第38-42页 |
| 4.2.1 尺度空间的构建 | 第38页 |
| 4.2.2 基于尺度空间的极值检测 | 第38-41页 |
| 4.2.3 特征点描述子 | 第41-42页 |
| 4.3 声呐图像匹配 | 第42-45页 |
| 4.3.1 样本数据的获取 | 第42页 |
| 4.3.2 网络结构与参数的确定 | 第42-44页 |
| 4.3.3 网络映射模型的训练 | 第44-45页 |
| 4.4 图像变换与融合 | 第45-46页 |
| 4.4.1 图像坐标变换 | 第45-46页 |
| 4.4.2 图像缝隙融合 | 第46页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第46-52页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第46-48页 |
| 4.5.2 评价标准 | 第48页 |
| 4.5.3 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 4.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
