| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·计算机视觉概述 | 第7-8页 |
| ·计算机视觉发展现状 | 第8-9页 |
| ·本课题研究内容与意义 | 第9-10页 |
| ·研究对象和目标 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像处理基础 | 第12-18页 |
| ·图像处理概述 | 第12页 |
| ·图像处理系统的基本构成 | 第12-14页 |
| ·计算机图像处理系统的分类 | 第13页 |
| ·微机图像处理系统的基本构成 | 第13-14页 |
| ·图像的数字化与表示 | 第14-16页 |
| ·图像数字化 | 第15页 |
| ·图像存储 | 第15页 |
| ·数字图像的表示 | 第15-16页 |
| ·数字图像的处理方法 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 图像匹配和特征点检测技术 | 第18-28页 |
| ·图像匹配技术 | 第18-23页 |
| ·图像匹配概述 | 第18-19页 |
| ·图像间基于线特征的匹配 | 第19-20页 |
| ·图像间基于点特征的匹配 | 第20-23页 |
| ·常用角点检测技术及其特点 | 第23-27页 |
| ·基于图像边界信息的检测 | 第24-25页 |
| ·直接分析图像局部亮度值的检测 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第四章 DOG的基本性质及其在角点检测中的运用 | 第28-43页 |
| ·DOG的基本性质 | 第28-33页 |
| ·高斯函数的基本特性 | 第28-29页 |
| ·DOG函数的基本性质 | 第29-33页 |
| ·DOG函数与高斯-拉普拉斯二阶微分函数之间的关系 | 第33-37页 |
| ·SIFT算法 | 第37-42页 |
| ·SIFT特征匹配算法的特点 | 第37-38页 |
| ·SIFT算法的实现 | 第38-42页 |
| ·小节 | 第42-43页 |
| 第五章 象棋子识别仿真过程及算法 | 第43-56页 |
| ·图像采集和预处理 | 第43-49页 |
| ·图像采集与分析 | 第43页 |
| ·颜色聚类分割 | 第43-44页 |
| ·棋盘的二值化处理 | 第44-47页 |
| ·棋盘定位 | 第47-49页 |
| ·棋盘网格的分割 | 第49-53页 |
| ·SIFT算法的应用示例 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第六章 系统的设计 | 第56-70页 |
| ·系统的总体设计 | 第56-57页 |
| ·视频图像的采集和处理 | 第57-62页 |
| ·AVICAP简介 | 第57-58页 |
| ·AVICAP实现视频捕获功能的程序文件 | 第58-59页 |
| ·视频采集的基本流程 | 第59-60页 |
| ·视频图像显示的实现 | 第60-61页 |
| ·视频图像的捕获与处理 | 第61-62页 |
| ·棋子识别 | 第62-67页 |
| ·SIFT算法应用 | 第62-63页 |
| ·棋子判别 | 第63-67页 |
| ·识别程序与搜索引擎接口 | 第67页 |
| ·串口通信 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |