| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文工作和安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于局部特征的匹配算法概述 | 第17-28页 |
| 2.1 图像匹配技术概述 | 第17-22页 |
| 2.1.1 图像匹配原理 | 第17页 |
| 2.1.2 图像匹配数学描述 | 第17-18页 |
| 2.1.3 图像匹配算法分类 | 第18-22页 |
| 2.2 基于局部特征的图像匹配方法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 特征提取 | 第22-26页 |
| 2.2.2 特征描述 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于Contourlet变换的局部特征描述匹配算法 | 第28-41页 |
| 3.1 基于Canny边缘检测的特征点提取 | 第28-29页 |
| 3.2 Contourlet特征描述 | 第29-33页 |
| 3.2.1 Contourlet变换 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于尺度空间的Contourlet特征描述 | 第31-33页 |
| 3.3 Contourlet特征匹配 | 第33-34页 |
| 3.3.1 数乘距离 | 第33-34页 |
| 3.3.2 全局纹理特征筛选及匹配 | 第34页 |
| 3.4 本章算法实现步骤 | 第34-35页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第35-40页 |
| 3.5.1 实验条件与参数设定 | 第35页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于双直方图哈希和ORB的局部特征匹配算法 | 第41-49页 |
| 4.1 双直方图哈希粗匹配 | 第41-44页 |
| 4.1.1 感知哈希算法原理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 双直方图哈希特征提取 | 第42-44页 |
| 4.2 ORB细匹配原理 | 第44-45页 |
| 4.3 本章算法实现步骤 | 第45-46页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第46-48页 |
| 4.4.1 实验条件与参数设定 | 第46页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于颜色不变量和形状信息的图像匹配算法 | 第49-63页 |
| 5.1 颜色不变信息描述 | 第49-53页 |
| 5.1.1 颜色不变量的计算 | 第50-51页 |
| 5.1.2 提取彩色图像的特征点 | 第51-52页 |
| 5.1.3 改进的GLOH特征描述 | 第52-53页 |
| 5.2 全局形状描述 | 第53-55页 |
| 5.3 融合颜色和全局形状信息的描述子及其匹配 | 第55-56页 |
| 5.3.1 融合描述子的框架 | 第55页 |
| 5.3.2 特征匹配策略 | 第55-56页 |
| 5.4 仿真实验及结果分析 | 第56-62页 |
| 5.4.1 实验条件与参数设定 | 第56-58页 |
| 5.4.2 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-66页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
