基于深度特征提取的深海图像拼接网络.docx
基于深度特征提取的深海图像拼接网络
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、深海图像特点与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
深海图像特点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
图像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1灰度化与归一化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2去噪与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
三、深度特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
深度学习方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
卷积神经网络原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
深度特征提取过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.1数据准备与模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.2训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.3特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
四、基于深度特征提取的深海图像拼接网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．17
网络架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
拼接网络模块介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.1特征匹配模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.2图像融合模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.3优化调整模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
网络训练与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.2训练过程及参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.3结果评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
实验环境与数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
性能评估指标及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
结果分析与对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
六、系统应用与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
深海图像拼接技术在海洋领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
系统实际应用案例展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
前景展望与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
学术贡献及创新点阐述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
一、内容综述
本文档旨在介绍一种创新的深海图像拼接技术，该技术