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基于SURF的水下图像快速拼接方法研究

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基于SURF的水下图像快速拼接方法研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 课题的研究背景及意义第10-11页
  1.2 图像拼接概述第11-13页
    1.2.1 图像拼接介绍第11页
    1.2.2 图像拼接分类第11-12页
    1.2.3 图像拼接国内外发展现状第12-13页
  1.3 水下图像拼接概述第13-15页
    1.3.1 水下图像拼接简介第13页
    1.3.2 水下图像拼接国内外发展现状第13-14页
    1.3.3 水下图像拼接技术流程第14-15页
  1.4 本文主要研究工作第15-18页
    1.4.1 本文的主要研究内容第15页
    1.4.2 本文的章节安排第15-18页
第2章 水下图像预处理第18-26页
  2.1 引言第18页
  2.2 水下图像预处理流程第18-22页
    2.2.1 颜色空间转换第19页
    2.2.2 灰度拉伸第19页
    2.2.3 滤波去噪第19页
    2.2.4 灰度拉伸第19-20页
    2.2.5 颜色空间恢复第20-22页
  2.3 图像滤波第22-24页
    2.3.1 中值滤波(Median Filter)第22页
    2.3.2 维纳滤波(Wiener Filter)第22-23页
    2.3.3 双边滤波(Bilatera Filter)第23-24页
  2.4 本章小结第24-26页
第3章 水下图像配准第26-44页
  3.1 引言第26页
  3.2 图像变换模型第26-30页
  3.3 SURF算法(Speeded Up Robust Feaures)第30-38页
    3.3.1 积分图像(IntegralImage)第30-31页
    3.3.2 兴趣点检测子(Interest points Detector)第31-36页
    3.3.3 兴趣点描述子(Interest Point Descriptor)第36-38页
  3.4 兴趣点匹配第38-40页
    3.4.1 兴趣点粗匹配第38-39页
    3.4.2 兴趣点精匹配第39-40页
  3.5 基于主方向的匹配算法第40-42页
    3.5.1 基于主方向的匹配算法的提出第40页
    3.5.2 基于主方向的匹配算法的实现第40-42页
  3.6 基于SURF的水下图像快速配准算法流程第42-43页
  3.7 本章小结第43-44页
第4章 水下图像融合第44-52页
  4.1 引言第44页
  4.2 图像融合的分类第44-45页
    4.2.1 像素级图像融合技术第45页
    4.2.2 特征级图像融合技术第45页
    4.2.3 决策级图像融合技术第45页
  4.3 图像融合方法第45-48页
    4.3.1 直接平均法第45-46页
    4.3.2 加权平均法第46-48页
    4.3.3 多分辨率样条法第48页
  4.4 水下全景图像拼接第48-51页
    4.4.1 全景图像拼接简介第48-49页
    4.4.2 全景图像拼接算法第49-51页
  4.5 本章小结第51-52页
第5章 实验结果与分析第52-72页
  5.1 实验环境与设备第52页
  5.2 水下图像预处理实验第52-58页
  5.3 本文提出的兴趣点精确匹配算法验证实验第58-64页
  5.4 水下图像融合实验第64-68页
  5.5 水下全景图像拼接实验第68-70页
  5.6 本章小结第70-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第78-80页
致谢第80页

本篇论文共80页,点击这进入下载页面
 
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