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【6h】

基于对数极坐标映射的红外图像匹配技术研究

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第1章绪论

1.1课题的来源及意义

1.2图像匹配技术发展概述

1.3国内外研究动态

1.4论文的主要工作和内容安排

第2章 图像匹配技术基础

2.1图像匹配定义

2.2图像匹配工作流程及关键要素

2.3图像匹配技术分类

2.4本章小结

第3章对数极坐标映射变换算法研究

3.1引言

3.2仿生技术

3.2.1仿生技术的发展和分类

3.2.2人眼视觉仿生技术

3.3基于对数极坐标映射的变换算法

3.3.1视网膜视皮层映射算法

3.3.2对数极坐标系的映射定义

3.3.3对数极坐标模型的构成方法

3.4本章小结

第4章 基于对数极坐标映射的目标检测识别算法

4.1引言

4.2目标图像的标记算法

4.2.1传统标记算法简介

4.2.2基于递归的二值图像连通域像素标记算法

4.3对数极坐标映射算法

4.3.1目标提取

4.3.2目标的直角坐标系到对数极坐标系映射方法

4.4对数极坐标映射图像的匹配识别算法

4.4.1经典基于图像像素灰度值匹配算法的对比分析

4.4.2对数极坐标图像的特点

4.4.3针对对数极坐标图像特点的匹配方法

4.5本章小结

第5章基于对数极坐标映射的目标检测识别系统的硬件实现

5.1系统的方案设计

5.2对FLASH的编程操作

5.2.1 Am29LN200B Flash存储器简介

5.2.2 FLASH存储器的操作命令

5.2.3 FLASH的操作检测

5.2.4实际烧写流程

5.3 DMA的编程操作

5.3.1 TMS320C6416的EDMA简介

5.3.2 QDMA的操作流程

5.4图像匹配算法的DSP硬件实现

5.4.1芯片的选取

5.4.1由DSP执行的匹配算法

5.5系统接口信号说明

5.6本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

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摘要

在数字图像配准技术的研究中,现行的通用方法通常能够很好地在目标具有平移变化的时候识别目标,但当目标的尺度产生较大的变化或者目标本身产生旋转时,通常导致匹配失败。针对以上问题,本文采用了建立对数极坐标模型的方法来识别形变目标,通过对映射图像的分析,即使在目标具有平移变化时,依然能够识别目标,并恢复目标的旋转、尺度等变化带来的影响。针对实际问题,文中提出了针对对数极坐标映射的、有针对性的匹配识别方法。利用这种匹配方法,使得算法具有相对于旋转和尺度变化的可靠性同时,具备了实时实现的能力。 本文中的算法,均已在主要由DSP和FPGA搭建的硬件系统上予以实现,实验结果证明,能够识别任意程度旋转和一定程度尺度变化的疑似目标,达到了预期目的。

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