| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| ·论文研究背景及研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·特征检测算法 | 第11页 |
| ·特征描述算法 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 经典的局部特征提取算法 | 第14-26页 |
| ·局部不变特征相关理论 | 第14-16页 |
| ·尺度空间理论 | 第14-15页 |
| ·图像仿射变换 | 第15-16页 |
| ·尺度不变特征变换SIFT算法 | 第16-22页 |
| ·在尺度空间检测极值点 | 第16-19页 |
| ·精确定位关键点 | 第19-20页 |
| ·确定关键点主方向 | 第20-21页 |
| ·生成特征点描述符 | 第21-22页 |
| ·特征点匹配 | 第22页 |
| ·最稳定极值区域(MSER)算法 | 第22-23页 |
| ·Harris-Affine和Hessian-Affine算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于粒子群优化的ASIFT特征提取算法 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·ASIFT算法原理 | 第26-30页 |
| ·仿射成像模型 | 第26-28页 |
| ·传递倾斜参数 | 第28页 |
| ·ASIFT算法的流程 | 第28-30页 |
| ·基于粒子群优化的ASIFT算法 | 第30-32页 |
| ·粒子群算法原理 | 第30-31页 |
| ·基于粒子群优化的ASIFT特征提取算法原理 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-40页 |
| ·实验设置 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于鲁棒估计的错配特征去除算法 | 第41-56页 |
| ·一般的模型拟合方法 | 第41-46页 |
| ·最小二乘法 | 第41-44页 |
| ·Hough变换 | 第44-45页 |
| ·RANSAC算法 | 第45-46页 |
| ·多结构估计Multi-GS算法 | 第46-49页 |
| ·Multi-GS算法 | 第46-48页 |
| ·改进的Multi-GS算法 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65-66页 |
| 在学期间研究成果及发表的学术论文 | 第66页 |