基于光场的三维对象检索中特征提取方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-20页 |
| ·基于模型的三维对象特征提取 | 第9-13页 |
| ·形状特征 | 第9-11页 |
| ·拓扑结构特征 | 第11-13页 |
| ·基于光场的三维对象特征提取 | 第13-18页 |
| ·底层视觉特征 | 第14-16页 |
| ·光场描述符 | 第16-18页 |
| ·现有的光场数据库 | 第18-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的章节安排 | 第21-22页 |
| 第2章 基于光场的特征提取方法优化 | 第22-38页 |
| ·基于实物的光场数据库 | 第22-24页 |
| ·特征视图选择 | 第24-31页 |
| ·特征视图选择算法 | 第26-31页 |
| ·BIC 信息度量准则 | 第26-28页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第28-29页 |
| ·算法整体框架 | 第29-31页 |
| ·实验结果 | 第31页 |
| ·SIFT 特征描述符优化 | 第31-37页 |
| ·基于特征点全局信息的描述符算法 | 第32-35页 |
| ·SIFT 算法介绍 | 第32-33页 |
| ·优化步骤 | 第33-35页 |
| ·实验结果 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于光场的形状特征描述符融合 | 第38-50页 |
| ·研究背景 | 第38-39页 |
| ·形状特征描述符的选取 | 第39-43页 |
| ·傅立叶描述符 | 第39-40页 |
| ·Shock 图骨架描述符 | 第40-43页 |
| ·特征融合机制 | 第43-46页 |
| ·实验结果 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于光场视图分割的特征提取方法 | 第50-60页 |
| ·研究背景 | 第50-52页 |
| ·算法总体框架 | 第52-58页 |
| ·JSEG 算法 | 第52-55页 |
| ·图像块特征提取方法 | 第55-56页 |
| ·视图间的距离度量 | 第56-58页 |
| ·实验结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·研究工作总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第67页 |
