手机应用中的图像识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·图像识别技术的发展历程 | 第9-10页 |
| ·图像识别技术的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要内容 | 第11-12页 |
| 2 手机图像识别的研究内容和相关技术 | 第12-19页 |
| ·手机图像信息的采集 | 第12页 |
| ·手机图像预处理 | 第12-13页 |
| ·图像增强 | 第12-13页 |
| ·图像复原 | 第13页 |
| ·手机图像识别相关技术 | 第13-14页 |
| ·图像格式转换 | 第13页 |
| ·图像的灰度化 | 第13-14页 |
| ·图像二值化 | 第14页 |
| ·小波变换 | 第14-15页 |
| ·小波变换的定义 | 第14-15页 |
| ·小波变换的特点 | 第15页 |
| ·智能手机及开发技术 | 第15-18页 |
| ·iPhone手机介绍 | 第15-17页 |
| ·iOS系统简介 | 第17页 |
| ·iOS开发环境 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于改进SURF算法的图像识别 | 第19-23页 |
| ·SIFT算法简介 | 第19-20页 |
| ·SIFT算法发展历程 | 第19页 |
| ·SIFT算法主要思想 | 第19页 |
| ·SIFT算法主要特点 | 第19-20页 |
| ·SURF算法简介 | 第20-21页 |
| ·SURF算法发展历程 | 第20页 |
| ·SURF算法主要思想 | 第20-21页 |
| ·SURF算法主要特点 | 第21页 |
| ·SIFT算法和SURF算法对比 | 第21页 |
| ·改进的SURF算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 4 改进SURF算法的实现 | 第23-33页 |
| ·改进SURF算法进行图像识别的流程 | 第23-24页 |
| ·待识别图像的获取 | 第24-25页 |
| ·手机摄像头拍照 | 第24-25页 |
| ·获取图像的存放与显示 | 第25页 |
| ·待识别图像预处理 | 第25-26页 |
| ·待识别图像的灰度化 | 第25-26页 |
| ·待识别图像的宽高处理 | 第26页 |
| ·改进的SURF算法实现 | 第26-32页 |
| ·特征点提取 | 第26-28页 |
| ·主方向确定 | 第28-29页 |
| ·描述子生成 | 第29-30页 |
| ·特征点匹配 | 第30页 |
| ·算法中的主要流程图 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 实验结果分析 | 第33-38页 |
| ·手机识别系统简介 | 第33-34页 |
| ·软件实现平台 | 第33页 |
| ·软件测试对象 | 第33-34页 |
| ·实验结果 | 第34-36页 |
| ·手机图像识别性能对比 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 6 工作总结及展望 | 第38-40页 |
| ·工作总结 | 第38页 |
| ·工作展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44页 |
