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基于SIFT的车载导航图像匹配方法

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第10-19页
   ·研究背景和意义第10-12页
   ·国内外研究现状第12-16页
   ·论文工作和任务第16-19页
第二章 摄像机成像几何与图像变换模型第19-27页
   ·针孔相机模型第19-20页
   ·摄像机运动第20-22页
     ·摄像机运动的基本形式第20-21页
     ·摄像机运动与图像匹配第21-22页
   ·图像变换模型第22-25页
     ·透视变换模型第23页
     ·几种常用的图像变换模型第23-25页
   ·车载导航中的变换模型及参数求解第25-26页
   ·小结第26-27页
第三章 基于改进高斯滤波的SIFT 特征快速提取方法第27-49页
   ·经典SIFT 特征提取方法第27-37页
     ·构建DoG 尺度空间第27-33页
     ·生成SIFT 特征描述符第33-37页
   ·基于改进高斯滤波的快速提取方法第37-43页
     ·离散高斯卷积核分解第38-41页
     ·快速盒滤波第41页
     ·快速高斯滤波第41-42页
     ·尺度空间构建的并行算法第42-43页
   ·实验结果与分析第43-48页
     ·理论分析第43-45页
     ·实验对比第45-48页
   ·小结第48-49页
第四章 基于改进RANSAC 的SIFT 特征可靠聚类方法第49-64页
   ·传统的SIFT 特征聚类方法第49-53页
     ·粗匹配第49-51页
     ·RANSAC 算法第51-53页
   ·基于改进RANSAC 的可靠聚类方法第53-57页
     ·SIFT 匹配对变换参数第53-55页
     ·遍历搜索聚类正确匹配对第55-57页
   ·实验结果与分析第57-63页
     ·不同距离比阈值的影响第57-58页
     ·目标精确定位性能对比第58-59页
     ·多种情况下的性能测试第59-63页
   ·小结第63-64页
第五章 工作总结与展望第64-66页
   ·本文的主要成果第64页
   ·下一步工作展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
作者在学期间取得的学术成果第70页
作者在学期间参与的科研项目第70页

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