三维重构中的匹配技术研究
| 独创性说明 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及动机 | 第8-10页 |
| ·三维重构问题的提出 | 第8-9页 |
| ·三维重构技术的发展现状 | 第9-10页 |
| ·匹配技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 匹配技术 | 第13-18页 |
| ·基于特征的匹配方法 | 第13-14页 |
| ·基于灰度的匹配方法 | 第14页 |
| ·其它匹配方法 | 第14-18页 |
| ·关系结构匹配方法 | 第14-15页 |
| ·基于模型的匹配 | 第15-16页 |
| ·神经网络匹配方法 | 第16页 |
| ·基于变换域的匹配 | 第16-18页 |
| 3 特征点匹配算法 | 第18-37页 |
| ·角点提取 | 第18-25页 |
| ·非线性滤波的方法 | 第18-22页 |
| ·基于曲率的方法 | 第22页 |
| ·利用图像的灰度变化率来确定角点 | 第22-25页 |
| ·角点匹配 | 第25-29页 |
| ·最近邻 NN方法 | 第25-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·消除不良匹配点 | 第29-37页 |
| ·RANSAC算法 | 第30-32页 |
| ·基本矩阵F的计算 | 第32-34页 |
| ·几何距离 | 第34-35页 |
| ·消除不良匹配点算法 | 第35-37页 |
| 4 SIFT算法及改进算法介绍 | 第37-55页 |
| ·SIFT算法介绍 | 第37-44页 |
| ·尺度空间极值的检测 | 第37-40页 |
| ·关键点定位 | 第40-42页 |
| ·分配方向 | 第42页 |
| ·关键点的描述子构造 | 第42-44页 |
| ·SIFT算法的优缺点 | 第44-45页 |
| ·基于SIFT的改进算法 | 第45-50页 |
| ·SIFT扩展 | 第45-46页 |
| ·降维方法 | 第46-50页 |
| ·实验及性能分析 | 第50-55页 |
| ·实验设计 | 第50-51页 |
| ·IPC-SIFT与SIFT的比较与分析 | 第51-53页 |
| ·应用RANSAC方法消除不良匹配点 | 第53-55页 |
| 5 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第61页 |
