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摘要
第1章 绪论
1.1 本文的研究背景意义
1.2 图像配准技术的国内外研究现状
1.2.1 图像降噪
1.2.2 图像配准
1.3 本文的主要研究内容和组织结构
第二章 基于小波多分辨分析的超声TOFD图像降嗓
2.1 TOFD图像实验数据获取
2.2 小波变换
2.2.1 小波分解
2.2.2 小波重构
2.3 基于贝叶斯估计理论的噪声参数估计
2.4 阈值函数的计算
2.5 基于最大相关的图像配准
2.6 超声TOFD图像降噪实验分析
2.7 本章小结
第三章 图像空间几何位置变换关系
3.1 单应性变换
3.2 单应性矩阵的计算方法
3.2.1 有向线性变换(DLT)方法
3.2.2 Bundle Adjustmnt计算方法
3.3 本章小结
第四章 基于特征点的超声TOFD图像配准
4.1 特征点提取
4.1.1 Harris角点提取
4.1.2 DoG特征点提取
4.1.3 LoG特征点提取
4.2 特征点描述子的生成
4.2.1 尺度一致性
4.2.2 旋转一致性
4.3 基于RANSAC算法的单应性估计
4.3.1 相似性测度
4.3.2 匹配查找策略
4.3.3 RANSAC优化匹配
4.4 超声TOFO图像配准实验分析
4.5 本章小结
第五章 多个局部单应性变换的图像配准
5.1 图像特征提取
5.1.1 BRISK特征提取算法
5.1.2 AGAST特征点提取
5.2 DAISY特征点描述子
5.2.1 卷积特性
5.2.2 DAISY描述子的计算
5.2.3 描述子向量降维
5.3 模糊聚类
5.3.1 模糊C-均值聚类
5.3.2 聚类数目的选取
5.4 基于最大熵模型的聚类一致性算法特征点匹配
5.4.1 红黑树特征点匹配查找策略
5.4.2 基于最大熵模型的固定点选取
5.5 配准图像插值校正
5.5 超声TOFD图像配准实验分析
5.6 天文图像配准实验分析
5.7 本章小结
第六章 总结与展望
致谢
参考文献
硕士研究生期间发表论文情况