快速稳健的建筑物识别算法与系统
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·目标识别算法的研究现状 | 第10-12页 |
| ·建筑物识别 | 第12-14页 |
| ·论文主要工作及结构安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 局部不变特征在建筑物识别中的应用 | 第16-34页 |
| ·SIFT 特征 | 第16-23页 |
| ·尺度空间极值点检测 | 第16-19页 |
| ·特征点定位 | 第19-21页 |
| ·特征点主方向分配 | 第21-22页 |
| ·特征点描述 | 第22-23页 |
| ·基于 SIFT 特征匹配的建筑物识别 | 第23-25页 |
| ·特征匹配规则 | 第23-24页 |
| ·实验结果与分析 | 第24-25页 |
| ·SURF 特征 | 第25-30页 |
| ·特征点检测 | 第26-28页 |
| ·特征点主方向分配 | 第28-29页 |
| ·特征点描述 | 第29-30页 |
| ·基于 SURF 特征匹配的建筑物识别 | 第30-32页 |
| ·特征匹配规则 | 第30-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 快速稳健的建筑物识别算法研究 | 第34-49页 |
| ·基于颜色特征的数据库图像筛选 | 第34-39页 |
| ·颜色特征 | 第34-36页 |
| ·基于颜色量化直方图的数据库图像筛选 | 第36-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·图像快速匹配 | 第39-44页 |
| ·K-D 树算法 | 第39-42页 |
| ·改进的 K-D 树快速匹配 | 第42-43页 |
| ·性能比较 | 第43-44页 |
| ·基于 RANSAC 的误配点对剔除 | 第44-48页 |
| ·RANSAC 算法 | 第44-45页 |
| ·基于 RANSAC 的误配点对剔除方法 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 建筑物识别系统的设计与实现 | 第49-58页 |
| ·建筑物识别系统 | 第49页 |
| ·系统介绍和技术要求 | 第49页 |
| ·软硬件环境 | 第49页 |
| ·系统结构 | 第49-53页 |
| ·离线处理模块 | 第50-52页 |
| ·在线处理模块 | 第52-53页 |
| ·系统界面 | 第53-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和取得的科研成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
