多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用
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多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用
论文目录
摘要
第1-6 页
Abstract
第6-12 页
第1章 绪论
第12-36 页
· 图像科学与图像工程
第12-13 页
· 多源信息融合与图像融合
第13-15 页
· 图像边缘检测和图像配准技术概述
第15-30 页
· 边缘检测和图像配准的关系及应用
第15-17 页
· 主要研究难点
第17-18 页
· 图像边缘检测的要求和分类
第18 页
· 传统边缘检测方法
第18-21 页
· 研究中的新边缘检测方法
第21-23 页
· 图像配准技术的分类及一般性步骤
第23-24 页
· 图像配准的数学模型
第24-25 页
· 主要图像配准方法
第25-30 页
· 本文研究思路及应用背景
第30-34 页
· 本文主要内容和创新点
第34-36 页
· 主要内容
第34-35 页
· 主要创新点
第35-36 页
第2章 基于改进鲁棒降维方法的学习融合边缘检测
第36-61 页
· 引言
第37 页
· 贝叶斯统计推理理论
第37-39 页
· 边缘检测多图像信息选择
第39-41 页
· 贝叶斯角度的边缘检测不确定性
第39-41 页
· 多尺度绝对及相对梯度图像信息
第41 页
· 改进的多维特征向量降维方法
第41-47 页
· 传统 Fisher降维方法
第42-43 页
· 改进鲁棒 Fisher降维方法
第43-47 页
· 具体边缘检测方法设计
第47-50 页
· 学习过程
第47-49 页
· 推广过程
第49-50 页
· 实验应用及分析
第50-60 页
· 复杂场景边缘检测及性能评价
第50-57 页
· AGVS系统导引线检测
第57-60 页
· 本章小结
第60-61 页
第3章 基于改进DS合成方式的非学习融合边缘检测
第61-86 页
· 引言
第62 页
· Dempster-Shafer证据理论
第62-67 页
· 改进DS合成方式
第67-71 页
· 传统相关证据合成方式
第67-69 页
· 改进相关证据合成方式
第69-71 页
· DS证据理论在SAR图像边缘检测中的应用
第71-78 页
· SAR图像相干斑乘性噪声模型
第71-72 页
· 多尺度ROA及梯度算子
第72-74 页
· ROA及梯度算子的检测阈值计算方法
第74-75 页
· ROA及梯度算子可信度函数构造
第75-77 页
· 可信度函数合成及判决规则
第77-78 页
· 实验应用及分析
第78-85 页
· SAR图像边缘检测
第78-84 页
· 光学图像边缘检测
第84-85 页
· 本章小结
第85-86 页
第4章 基于边缘拟合的无验证快速图像配准
第86-103 页
· 引言
第87-88 页
· 传统曲线形状描绘子及其优缺点
第88-92 页
· 边缘直线特征提取
第92-95 页
· 可变精度的边缘直线拟合
第92-93 页
· 边缘可信度分析
第93-95 页
· 具体配准方法设计
第95-98 页
· 相似变换参数求解
第95-96 页
· 基于加权投票算法的配准过程
第96-98 页
· 实验应用及分析
第98-102 页
· 复杂场景及SAR图像配准应用
第98-100 页
· 配准性能分析
第100-102 页
· 本章小结
第102-103 页
第5章 基于边缘角点及改进Hausdorff验证的图像配准
第103-130 页
· 引言
第104 页
· Hausdorff距离及其改进型
第104-109 页
· 边缘特征角点提取及筛选
第109-115 页
· 边缘检测、边缘调整及边缘链接
第109-111 页
· 改进边缘特征角点提取算法
第111-115 页
· 具体配准方法设计
第115-120 页
· 边缘及距离几何约束
第115-116 页
· “Local jet”角点相似度约束
第116-119 页
· 基于形态学的Hausdorff假设验证及双阈值配准过程
第119-120 页
· 实验应用及分析
第120-129 页
· AGVS路标识别应用
第120-122 页
· SAR图像及航拍图像配准应用
第122-126 页
· 配准方法性能分析
第126-129 页
· 本章小结
第129-130 页
第6章 基于改进模板匹配的钢坯标号及AGVS工位号识别
第130-150 页
· 引言
第131 页
· 常规字符识别算法
第131-134 页
· 在线钢坯标号识别方法
第134-139 页
· 噪声背景下字符特征提取及其标准化
第134-137 页
· 改进模板匹配方法及在钢坯标号识别中的应用
第137-138 页
· 具体步骤
第138-139 页
· 钢坯标号识别应用及分析
第139-141 页
· 字符识别在AGVS中的应用
第141-147 页
· AGVS系统中的数字工位号
第141-142 页
· 失真字符的提取及校正
第142-145 页
· 字符识别
第145-147 页
· AGV数字字符识别应用及分析
第147-149 页
· 本章小结
第149-150 页
第7章 总结与展望
第150-153 页
· 论文工作总结
第150-151 页
· 未来工作展望
第151-153 页
参考文献
第153-168 页
攻读博士学位期间主要的研究成果
第168-170 页
致谢
第170 页
本篇论文共
170
页,
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