第一章 绪论
1.1 课题来源
1.2 课题研究背景及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.2微结构阵列图像拼接技术研究现状
1.4 本课题研究的主要内容
第二章 机器视觉硬件系统
2.1 视觉检测系统需求分析
2.2 检测系统硬件及其选型
2.2.2CCD相机
2.2.3工业镜头
2.3 检测系统标定
2.3.1相机标定原理
2.3.2像素当量标定实验
2.4 本章小结
第三章 微结构阵列图像拼接原理
3.1 微结构阵列图像拼接基本流程
3.2 图像采集与图像预处理
3.2.2图像预处理
3.3 图像配准
3.3.2基于图像特征的配准方法
3.4.1直接平均法
3.4.3多分辨率法
3.5.1刚体变换模型
3.5.3投影变换模型
3.6 本章小结
第四章 微结构阵列图像拼接算法研究
4.1 微结构图像拼接中的难点分析
4.2 SIFT特征提取算法
4.2.1SIFT 特征检测
4.2.2SIFT特征描述
4.2.3特征点匹配
4.2.4SIFT算法仿真实验
4.3 SURF特征提取算法
4.3.1SURF 特征检测与描述
4.3.2实验仿真
4.4 基于角点检测的图像配准
4.4.2基于 Harris角点检测图像配准
4.5 基于改进SURF算法的特征检测与配准算法
4.5.1改进的特征测算法
4.5.2改进的特征匹配
4.6 图像插值算法选择
4.6.2双线性插值法
4.7 图像融合
4.7.1实验分析
4.8 本章小结
第五章 边缘检测与数据处理
5.1 微结构阵列图像平滑处理技术
5.1.1高斯滤波
5.1.2均值滤波
5.1.4滤波算法对比与选择
5.2 阈值处理
5.3 形态学处理
5.3.2开运算与闭运算
5.4 边缘检测
5.4.1经典的边缘检测算法
5.4.2自适应阈值的Canny边缘检测算法
5.5 亚像素边缘检测
5.5.2基于二次曲线拟合的亚像素边缘检测
5.5.3最小二乘法拟合圆
5.6 检测系统精度验证
5.7 本章小结
结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文
声明
致谢
