图像局部不变特征提取研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·局部不变特征提取国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·本文的研究内容与结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 局部不变特征检测方法 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于Harris的角点检测方法 | 第17-22页 |
| ·Harris的角点检测方法 | 第18-19页 |
| ·Harris-Laplace角点检测方法 | 第19-20页 |
| ·Harris-affine角点检测方法 | 第20-22页 |
| ·基于Hessian的角点检测方法 | 第22-23页 |
| ·MSER检测算子 | 第23页 |
| ·SUSAN角点检测算法 | 第23-24页 |
| ·Sift特征检测算法 | 第24-30页 |
| ·Surf特征检测算法 | 第30-31页 |
| ·基于模式的角点检测方法 | 第31-33页 |
| ·局部不变特征检测方法小结 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 局部不变特征描述算子 | 第35-43页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·Sift描述算子 | 第35-36页 |
| ·PCA-SIFT描述算子 | 第36-37页 |
| ·GLOH描述算子 | 第37页 |
| ·Shape context描述算子 | 第37-39页 |
| ·旋转不变描述算子 | 第39-41页 |
| ·Surf描述算子 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 低复杂自适应窗口角点检测 | 第43-54页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·低复杂自适应窗口角点检测算法 | 第44-53页 |
| ·算法描述 | 第44-45页 |
| ·算法复杂性分析 | 第45-46页 |
| ·算法实验结果与分析 | 第46-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于相关聚类分析的局部不变特征提取 | 第54-66页 |
| ·基于相关聚类分析的局部不变特征提取算法 | 第54-55页 |
| ·多尺度分析 | 第55-56页 |
| ·随机采样一致性算法 | 第56-60页 |
| ·相关聚类分析 | 第60-61页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-66页 |
| 第6章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第74页 |
