改进SURF特征的Logo识别方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 相关领域国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3 论文研究内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 Logo识别方案及预处理 | 第20-29页 |
| 2.1 Logo图像分析 | 第20-21页 |
| 2.2 Logo数据库及预处理 | 第21-27页 |
| 2.2.1 Logo识别数据库 | 第21-23页 |
| 2.2.2 Logo图像预处理 | 第23-27页 |
| 2.3 Logo识别方案 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 改进的Logo图像特征提取 | 第29-42页 |
| 3.1 基于特征点的提取方法 | 第29-34页 |
| 3.1.1 SIFT特征 | 第29-31页 |
| 3.1.2 SURF特征 | 第31-34页 |
| 3.2 改进的SURF特征 | 第34-37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 改进的Logo特征匹配算法 | 第42-63页 |
| 4.1 SURF特征匹配算法 | 第42-48页 |
| 4.1.1 KD-tree与BBF算法 | 第42-44页 |
| 4.1.2 双向匹配类算法 | 第44-45页 |
| 4.1.3 RANSAC算法 | 第45-48页 |
| 4.2 改进的SURF匹配算法 | 第48-55页 |
| 4.2.1 图片角度矫正 | 第49-51页 |
| 4.2.2 匹配角聚类算法 | 第51-55页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第55-62页 |
| 4.3.1 实验数据及指标 | 第55-56页 |
| 4.3.2 特征匹配结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.3.3 Logo识别结果与分析 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第70页 |
