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基于灰度序的描述子主方向估计方法研究

中文摘要第1-9页
Abstract第9-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·研究背景及选题意义第11-13页
   ·国内外研究现状及趋势第13-15页
   ·预备知识第15-17页
     ·常用术语第15页
     ·特征提取及选择第15-16页
     ·特征匹配第16-17页
   ·本文的主要工作第17-19页
     ·主要工作第17-18页
     ·章节安排第18-19页
第二章 SIFT及SURF主方向估计算法第19-27页
   ·引言第19-20页
   ·特征检测及归一化第20-23页
     ·Harris角点特征检测第20-21页
     ·Harris-affine、Hessian-affine特征检测第21-22页
     ·区域归一化第22-23页
   ·SIFT特征点方向分配算法第23-24页
     ·SIFT主方向梯度表示第23页
     ·主方向特殊处理第23-24页
   ·SURF特征点方向分配算法第24-25页
     ·Harris小波响应第24页
     ·主方向确定第24-25页
   ·本章小结第25-27页
第三章 基于灰度序的主方向构造算法第27-45页
   ·区域划分第27-29页
     ·基于灰度等级划分区域第27-28页
     ·基于像素个数划分区域第28-29页
   ·构造主方向第29-30页
     ·基于中心点构造主方向第29-30页
     ·基于拟合椭圆构造主方向第30页
   ·主方向的影响因素第30-32页
     ·场景内容的影响第31页
     ·中心点偏差的影响第31-32页
     ·图像噪声的影响第32页
   ·实验分析及结论第32-42页
     ·实验图像及数据第32-34页
     ·参数评估第34-36页
     ·主方向误差评价第36-42页
   ·本章小结第42-45页
第四章 基于主方向的描述子性能分析第45-53页
   ·描述子构造第45-46页
   ·描述子性能评价第46-47页
     ·基本概念第46-47页
     ·评价标准第47页
   ·实验结果及其分析第47-52页
   ·本章小结第52-53页
第五章 全文总结第53-55页
参考文献第55-59页
攻读学位期间取得的研究成果第59-60页
致谢第60-61页
个人简况及联系方式第61-63页

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