基于特征点的图像匹配算法的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·选题的背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·图像匹配领域的研究现状 | 第9-12页 |
| ·基于灰度信息的图像匹配方法 | 第9-10页 |
| ·基于边缘信息的图像匹配方法 | 第10页 |
| ·基于特征的图像匹配方法 | 第10-12页 |
| ·各图像匹配方法的总结 | 第12页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于特征点的图像匹配算法 | 第13-36页 |
| ·特征点检测算法 | 第13-21页 |
| ·MORAVEC 和 HARRIS特征点检测算法 | 第14-16页 |
| ·SIFT 特征点检测算法 | 第16-19页 |
| ·SURF 特征点检测算法 | 第19-21页 |
| ·特征点描述子的生成 | 第21-29页 |
| ·SIFT 特征点描述子 | 第22-23页 |
| ·SURF 特征点描述子 | 第23-25页 |
| ·SC 特征点描述子 | 第25-27页 |
| ·各种特征点描述子算法的对比 | 第27-29页 |
| ·特征点匹配算法 | 第29-36页 |
| ·仅求解点集间空间映射的算法 | 第29-31页 |
| ·仅求解点集间对应关系的算法 | 第31-32页 |
| ·同时求解点集间空间映射和对应关系的算法 | 第32-36页 |
| 第三章 基于聚类的 SC 算法（CBSC） | 第36-55页 |
| ·特征点检测算法 | 第37-41页 |
| ·点集的分团聚类算法 | 第41-46页 |
| ·求解点集对应关系 | 第46-47页 |
| ·用 TPS 算法迭代求解 | 第47-52页 |
| ·相异度的判定 | 第52-55页 |
| 第四章 CBSC 算法的应用和测试 | 第55-65页 |
| ·分团聚类算法的测试 | 第56-58页 |
| ·骨骼提取算法和轮廓提取算法的对比 | 第58-60页 |
| ·TPS 迭代算法的测试 | 第60-64页 |
| ·测试总结 | 第64页 |
| ·测试的不足 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·本文的总结 | 第65-66页 |
| ·未来的研究方向 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-81页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
