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侧扫声呐图像镶嵌与分割关键技术研究

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侧扫声呐图像镶嵌与分割关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-13页
1 绪论第13-21页
  1.1 研究背景及意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-19页
    1.2.1 侧扫声呐仪器发展历程及现状第14-16页
    1.2.2 侧扫声呐数据预处理方法研究现状第16-18页
    1.2.3 侧扫声呐图像镶嵌方法研究现状第18页
    1.2.4 侧扫声呐图像分割方法研究现状第18-19页
  1.3 论文的主要研究内容第19-21页
2 侧扫声呐系统及其图像第21-33页
  2.1 侧扫声呐系统第21-24页
    2.1.1 侧扫声呐系统组成及其基本原理第21-24页
    2.1.2 侧扫声呐数据处理流程第24页
  2.2 侧扫声呐图像组成及特点第24-26页
    2.2.1 侧扫声呐图像的组成结构第24-25页
    2.2.2 侧扫声呐图像的特点第25页
    2.2.3 声呐图像目标判读的特点第25-26页
  2.3 侧扫声呐图像分辨率第26-28页
    2.3.1 纵向分辨率第27页
    2.3.2 横向分辨率第27-28页
  2.4 影响声呐图像质量的因素分析第28-31页
  2.5 本章小结第31-33页
3 侧扫声呐数据预处理第33-51页
  3.1 原始XTF数据解码第33-37页
  3.2 海底线检测第37-38页
  3.3 辐射畸变改正第38-41页
  3.4 几何畸变改正第41-50页
    3.4.1 拖鱼位置确定第42-44页
    3.4.2 航迹处理第44-46页
    3.4.3 斜距改正第46-48页
    3.4.4 像素地理编码第48-50页
  3.5 本章小结第50-51页
4 基于改进的SURF算法的侧扫声呐图像镶嵌第51-71页
  4.1 传统声呐图像镶嵌方法第51-54页
    4.1.1 地理镶嵌第51页
    4.1.2 基于配准理论的镶嵌方法第51-52页
    4.1.3 图像变换模型第52-54页
  4.2 基于SURF算法的侧扫声呐图像镶嵌第54-63页
    4.2.1 SURF算法原理第54-58页
    4.2.2 改进的RANSAC特征点提纯算法第58-60页
    4.2.3 基于几何变换的快速匹配第60-63页
  4.3 图像重叠区的融合方法及质量评估第63-64页
    4.3.1 重叠区的融合方法第63-64页
    4.3.2 质量评估指标第64页
  4.4 实验及分析第64-70页
    4.4.1 改进的RANSC特征点提纯算法第65-66页
    4.4.2 几何变换的快速匹配第66-67页
    4.4.3 图像融合方法选择及质量评估第67-70页
  4.5 本章小结第70-71页
5 基于中性集的侧扫声呐图像分割第71-83页
  5.1 基于中性集构建图像灰度共生矩阵第71-73页
    5.1.1 中性集计算原理第71-72页
    5.1.2 与传统图像灰度共生矩阵对比分析第72-73页
  5.2 适应度函数的选取第73-76页
    5.2.1 最大类间方差第74页
    5.2.2 二维最大熵第74-75页
    5.2.3 实验分析第75-76页
  5.3 群智能优化算法第76-79页
    5.3.1 PSO算法第76页
    5.3.2 QPSO算法第76-77页
    5.3.3 ABC算法第77-78页
    5.3.4 实验分析第78-79页
  5.4 分割方法及流程第79页
  5.5 分割实验及分析第79-82页
  5.6 本章小结第82-83页
6 结论与展望第83-85页
  6.1 结论第83页
  6.2 展望第83-85页
致谢第85-87页
参考文献第87-90页

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