快速图像匹配算法研究及分布式图像匹配系统实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景、现状及发展趋势 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第10-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第2章 图像匹配技术概述 | 第13-20页 |
| ·图像匹配关键要素 | 第13-14页 |
| ·图像匹配算法分类 | 第14-19页 |
| ·基于灰度相关的匹配 | 第15-16页 |
| ·基于变换域的匹配 | 第16-17页 |
| ·基于特征的匹配 | 第17-18页 |
| ·基于模型的匹配 | 第18-19页 |
| ·有待解决的问题 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 快速图像匹配研究 | 第20-24页 |
| ·图像匹配算法的计算量 | 第20-21页 |
| ·快速图像匹配算法分类 | 第21-23页 |
| ·图像相似性度量的选择 | 第21页 |
| ·图像空间自相关性的利用 | 第21-22页 |
| ·搜索空间的减小 | 第22页 |
| ·空间换时间的方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于分层策略的快速图像匹配算法 | 第24-46页 |
| ·分层搜索策略 | 第24-25页 |
| ·图像的小波分解 | 第25-28页 |
| ·小波变换定义 | 第26页 |
| ·图像分解 | 第26-28页 |
| ·改进的序贯相似度检测算法 | 第28-39页 |
| ·序贯相似度检测算法 | 第28-31页 |
| ·自适应遗传算法 | 第31-36页 |
| ·基于自适应遗传算法改进的SSDA | 第36-39页 |
| ·算法实验与性能评价 | 第39-45页 |
| ·AGA-SSDA 的算法实验与性能评价 | 第39-43页 |
| ·基于分层策略的快速图像匹配算法实验与性能评价 | 第43-44页 |
| ·算法优点及不足 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 分布式图像匹配系统 | 第46-72页 |
| ·系统研究背景 | 第46-47页 |
| ·系统设计 | 第47-59页 |
| ·分布式计算平台 | 第48-50页 |
| ·数据库建模分析 | 第50-55页 |
| ·作业控制 | 第55-59页 |
| ·系统实现 | 第59-62页 |
| ·系统硬件结构 | 第59页 |
| ·数据库管理系统的建立 | 第59-60页 |
| ·用户界面的实现 | 第60-61页 |
| ·作业控制模块的实现 | 第61-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-71页 |
| ·数据库功能模块验证 | 第62-67页 |
| ·分布式作业处理模块验证 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·论文的总结 | 第72-73页 |
| ·研究课题的展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 作者在攻读硕士期间撰写的论文 | 第78页 |
