| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究课题的背景及意义 | 第7页 |
| ·图像匹配国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·图像匹配技术发展趋势 | 第8-9页 |
| ·论文的结构安排 | 第9-11页 |
| ·工作论述 | 第9页 |
| ·论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 图像匹配相关技术介绍 | 第11-17页 |
| ·图像匹配概述 | 第11-12页 |
| ·图像匹配定义 | 第11页 |
| ·图像匹配问题研究 | 第11-12页 |
| ·图像匹配的流程与关键要素 | 第12-13页 |
| ·图像匹配方法分类 | 第13-15页 |
| ·基于图像灰度的匹配方法 | 第13-14页 |
| ·基于变换域的方法 | 第14页 |
| ·基于图像特征的匹配方法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-17页 |
| 第三章 图像匹配预处理 | 第17-24页 |
| ·非局部均值图像去噪算法NLM | 第18页 |
| ·改进非局部中值去噪算法 | 第18-21页 |
| ·本章算法思想 | 第19-20页 |
| ·本章算法步骤 | 第20-21页 |
| ·实验结果与分析 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 基于轮廓曲线的特征检测算法 | 第24-34页 |
| ·经典的基于轮廓曲线的特征检测算法 | 第25-26页 |
| ·ROS检测算法 | 第25-26页 |
| ·曲率计算 | 第26页 |
| ·一种新的基于自适应支撑区域(ROS)的特征点检测算法 | 第26-33页 |
| ·算法原理与实现 | 第27-31页 |
| ·算法性能分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于尺度空间特征点提取匹配算法 | 第34-51页 |
| ·尺度空间理论 | 第34-35页 |
| ·基于线性尺度空间的sift算法介绍 | 第35-43页 |
| ·SIFT算法概述 | 第35页 |
| ·SIFT算法介绍 | 第35-43页 |
| ·一种新型基于非线性尺度空间的特征匹配算法 | 第43-50页 |
| ·概述 | 第43-44页 |
| ·算法介绍 | 第44-49页 |
| ·算法性能分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 实验结果与分析 | 第51-61页 |
| ·实验准备 | 第51-52页 |
| ·数据库 | 第51-52页 |
| ·测评标准 | 第52页 |
| ·匹配策略 | 第52页 |
| ·特征检测实验 | 第52-54页 |
| ·特征匹配实验 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·本文的工作总结 | 第61页 |
| ·今后的研究方向 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者在攻读硕士学位期间学术成果 | 第68页 |