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基于MDSP的并行图像匹配算法的设计与实现

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第13-17页
   ·选题背景及意义第13-14页
   ·基于特征的图像匹配相关研究第14-15页
   ·论文的组织结构第15-17页
第二章 图像匹配概述和MDSP简介第17-27页
   ·图像的预处理第17-18页
   ·图像匹配的要素第18-19页
   ·图像匹配算法的分类第19-22页
     ·基于灰度的图像匹配第19-20页
     ·基于特征的图像匹配第20-22页
     ·基于其他理论的图像匹配第22页
   ·图像匹配效果的评价第22-23页
   ·MDSP概述第23-26页
     ·MDSP的体系结构第24-25页
     ·单核DSP第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 基于MDSP的并行SIFT算法第27-51页
   ·SIFT算法第27-32页
     ·创建尺度空间第27-29页
     ·检测极值点第29页
     ·极值点的精确定位和过滤第29-31页
     ·计算极值点的特征描述符第31-32页
   ·基于单核DSP的SIFT算法第32-39页
     ·概念和数据结构第32-34页
     ·程序流程第34-37页
     ·误配点剔除算法第37-39页
   ·基于MDSP的并行SIFT算法第39-41页
     ·并行特征提取第39-40页
     ·并行特征匹配第40-41页
   ·SIFT算法对图像形变的匹配实验第41-50页
     ·图像样本第41-42页
     ·对尺度变化图像的匹配第42-44页
     ·对旋转图像的匹配第44-45页
     ·对光照变化图像的匹配第45-47页
     ·对噪声影响图像的匹配第47-48页
     ·对仿射变换图像的匹配第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于MDSP的并行PCA-SIFT算法第51-65页
   ·PCA理论第51-54页
     ·方差和协方差第51-52页
     ·PCA的求解第52-53页
     ·PCA的性质第53-54页
   ·基于单核DSP的PCA-SIFT算法第54-55页
   ·基于MDSP的并行PCA-SIFT算法第55-56页
   ·PCA-SIFT算法对图像形变的匹配实验第56-64页
     ·对尺度变化图像的匹配第56-58页
     ·对旋转图像的匹配第58-60页
     ·对光照变化图像的匹配第60-61页
     ·对噪声影响图像的匹配第61-63页
     ·对仿射变换图像的匹配第63-64页
   ·本章小结第64-65页
第五章 基于MDSP的并行SURF算法第65-83页
   ·SURF算法第65-70页
     ·积分图像第65-66页
     ·局部极值点检测算子第66-67页
     ·尺度空间第67-68页
     ·最值点的检测、精确定位和过滤第68页
     ·特征点的主方向第68-69页
     ·生成描述符第69-70页
   ·基于单核DSP的SURF算法第70-73页
     ·数据结构第70页
     ·程序流程第70-73页
   ·基于MDSP的并行SURF算法第73页
   ·SURF算法对图像形变的匹配实验第73-81页
     ·对尺度变化图像的匹配第74-75页
     ·对旋转图像的匹配第75-77页
     ·对光照变化图像的匹配第77-78页
     ·对噪声影响图像的匹配第78-80页
     ·对仿射变换图像的匹配第80-81页
   ·本章小结第81-83页
第六章 SIFT、PCA-SIFT和SURF的比较第83-87页
   ·重复率的比较第83-84页
   ·运算速度和加速比的比较第84-86页
   ·本章小结第86-87页
第七章 结束语第87-89页
   ·工作总结第87页
   ·展望及后续工作第87-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-94页
作者在学期间取得的学术成果第94页

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