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基于自相似性的红外和可见光图像配准算法研究

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基于自相似性的红外和可见光图像配准算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 课题背景及研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 概述第10-11页
    1.2.2 基于区域类的配准算法第11-12页
    1.2.3 基于特征类的配准算法第12-15页
  1.3 本文主要研究内容第15-16页
第2章 单幅红外图像的超分辨率实现第16-27页
  2.1 超分辨率算法概述第16-18页
    2.1.1 基本概念第16页
    2.1.2 图像退化模型第16-17页
    2.1.3 算法评价方法第17-18页
  2.2 超分辨率方法分类第18-19页
    2.2.1 传统的多帧图像的超分辨率方法第18-19页
    2.2.2 基于学习的超分辨率方法第19页
  2.3 基于自相似性的超分辨率算法第19-25页
    2.3.1 图像的自相似性第19-21页
    2.3.2 基于自相似性的SR算法流程第21-22页
    2.3.3 基于自相似性的SR算法实现第22-23页
    2.3.4 反向迭代投影算法第23-25页
  2.4 实验结果第25-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第3章 红外与可见光图像匹配第27-42页
  3.1 红外和可见光图像特性第27-29页
    3.1.1 光谱特性第27页
    3.1.2 成像特性第27-28页
    3.1.3 差异分析第28-29页
  3.2 SURF特征检测第29-33页
    3.2.1 积分图像第29页
    3.2.2 Hessian矩阵近似第29-30页
    3.2.3 图像尺度空间第30-32页
    3.2.4 特征点定位第32-33页
  3.3 SURF特征描述第33-34页
    3.3.1 特征点主方向第33页
    3.3.2 构建特征描述子第33-34页
  3.4 SURF特征匹配第34-35页
  3.5 SURF特征描述的不足第35-36页
  3.6 自相似性描述子第36-41页
    3.6.1 生成自相似性描述子第36-40页
    3.6.2 基于LSS的特征匹配第40-41页
  3.7 本章小结第41-42页
第4章 红外与可见光图像配准第42-58页
  4.1 配准问题描述第42-45页
    4.1.1 配准模型第42页
    4.1.2 空间变换模型第42-43页
    4.1.3 参数估计第43-44页
    4.1.4 本文配准框架第44-45页
  4.2 配准算法性能评价指标第45-47页
    4.2.1 定位误差第45-46页
    4.2.2 匹配误差第46页
    4.2.3 配准误差第46-47页
  4.3 本文算法与SURF算法配准结果分析第47-53页
    4.3.1 变换参数求解第47-49页
    4.3.2 配准效果比较分析第49-51页
    4.3.3 配准精度比较分析第51-53页
  4.4 本文算法与PSO-SIFT算法配准结果分析第53-57页
    4.4.1 变换参数求解第53-55页
    4.4.2 配准效果比较分析第55-56页
    4.4.3 配准精度比较分析第56-57页
  4.5 本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-64页
致谢第64页

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