| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题概述 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 匹配存在的主要问题 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.5 论文的内容安排 | 第13-15页 |
| 第2章 图像预处理与轮廓提取 | 第15-23页 |
| 2.1 前言 | 第15页 |
| 2.2 图像预处理 | 第15-18页 |
| 2.2.1 均值滤波 | 第16页 |
| 2.2.2 高斯滤波 | 第16页 |
| 2.2.3 中值滤波 | 第16-17页 |
| 2.2.4 匹配对象的滤波方案 | 第17-18页 |
| 2.3 图像分割 | 第18-20页 |
| 2.3.1 定阈值 | 第18页 |
| 2.3.2 Otsu阈值 | 第18-19页 |
| 2.3.3 Canny边缘检测 | 第19-20页 |
| 2.4 轮廓提取 | 第20-22页 |
| 2.4.1 轮廓链码 | 第20-21页 |
| 2.4.2 匹配对象的轮廓提取方案 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于轮廓几何基元的匹配方法 | 第23-32页 |
| 3.1 前言 | 第23页 |
| 3.2 匹配原理 | 第23-27页 |
| 3.2.1 匹配算法的定义 | 第23-24页 |
| 3.2.2 特征定义 | 第24-25页 |
| 3.2.3 相似性度量 | 第25-27页 |
| 3.3 轮廓的几何基元特征 | 第27-28页 |
| 3.4 几何基元定位实例 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于Hu轮廓不变矩与高斯金字塔模型的变步长匹配方法 | 第32-49页 |
| 4.1 前言 | 第32页 |
| 4.2 算法的整体思路 | 第32-33页 |
| 4.3 轮廓不变矩特征 | 第33-36页 |
| 4.3.1 Hu不变矩原理 | 第33-34页 |
| 4.3.2 Hu不变矩特征构造 | 第34-36页 |
| 4.4 图像匹配高斯金字塔模型 | 第36-38页 |
| 4.4.1 尺度空间理论 | 第36-37页 |
| 4.4.2 金字塔模型匹配策略 | 第37-38页 |
| 4.5 匹配策略 | 第38-43页 |
| 4.5.1 Hu轮廓不变矩匹配 | 第38-39页 |
| 4.5.2 相似度测量 | 第39-40页 |
| 4.5.3 终止阈值的设定 | 第40-41页 |
| 4.5.4 变步长搜素策略 | 第41-43页 |
| 4.6 HU轮廓不变矩匹配方法流程 | 第43-46页 |
| 4.7 算法匹配实验分析 | 第46-48页 |
| 4.8 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于形状特征的双重描述子轮廓匹配算法 | 第49-64页 |
| 5.1 前言 | 第49页 |
| 5.2 算法的整体思路 | 第49-50页 |
| 5.3 轮廓关键点的采样 | 第50-52页 |
| 5.3.1 建立初级采样点序列 | 第50-51页 |
| 5.3.2 关键点的采样 | 第51-52页 |
| 5.4 确定关键点初始位置 | 第52-55页 |
| 5.4.1 最小二乘法曲线拟合 | 第52-53页 |
| 5.4.2 最大极半径与局部曲率计算 | 第53-55页 |
| 5.5 形状描述子 | 第55-60页 |
| 5.5.1 角度描述子 | 第55-57页 |
| 5.5.2 尺度描述子 | 第57-59页 |
| 5.5.3 描述子的标准量化 | 第59-60页 |
| 5.5.4 描述子的相似性度量 | 第60页 |
| 5.6 实验分析与结论 | 第60-63页 |
| 5.6.1 匹配数据的分析 | 第60-62页 |
| 5.6.2 Hu不变矩与提出的几何双重描述子的对比实验分析 | 第62-63页 |
| 5.7 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-71页 |