图像特征提取与匹配算法研究及其在印刷品图像检测中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·课题背景与意义 | 第7-9页 |
| ·国内外印刷品在线检测系统的研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容及项目评价 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 图像特征提取 | 第12-21页 |
| ·图像特征的分类 | 第12-19页 |
| ·图像的点、线、面特征 | 第12-15页 |
| ·图像的文理和形状特征 | 第15-17页 |
| ·图像的颜色特征 | 第17页 |
| ·图像的统计特征 | 第17-19页 |
| ·图像特征提取的评价 | 第19页 |
| ·图像特征提取的发展及应用现状 | 第19-21页 |
| 3 两种点特征提取算法及匹配 | 第21-36页 |
| ·Forstner特征提取算法 | 第21-24页 |
| ·本来的Forstner算法提取流程 | 第21-23页 |
| ·基于熵理论的Forstner算法 | 第23-24页 |
| ·Harris特征提取算法 | 第24-25页 |
| ·特征点的匹配 | 第25-29页 |
| ·粗匹配 | 第26-27页 |
| ·精匹配 | 第27-29页 |
| ·实验结果与分析 | 第29-35页 |
| ·Forstner特征提取结果与分析 | 第29-30页 |
| ·Harris特征提取结果与分析 | 第30-31页 |
| ·匹配结果分析 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 SIFT特征提取算法 | 第36-53页 |
| ·SIFT算法概述 | 第36页 |
| ·尺度空间的生成 | 第36-38页 |
| ·特征点提取 | 第38-41页 |
| ·极值点的获得 | 第38-39页 |
| ·过滤边缘处候选点 | 第39-40页 |
| ·过滤低对比度的特征点 | 第40-41页 |
| ·特征描述符的生成 | 第41-44页 |
| ·特征点方向的确定 | 第41-42页 |
| ·SIFT特征向量的生成 | 第42-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5 印刷品图像匹配 | 第53-64页 |
| ·图像匹配的研究现状 | 第53-55页 |
| ·基于SIFT特征提取的印刷品图像匹配 | 第55-59页 |
| ·最近邻NN算法 | 第55-57页 |
| ·k-d树搜索算法 | 第57-59页 |
| ·二次匹配 | 第59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·本文工作总结 | 第64-65页 |
| ·对未来工作的展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
