基于特征描述子的图像匹配算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-35页 |
| 1.1 研究的目的、背景及意义 | 第11-16页 |
| 1.2 图像匹配关键技术的国内外研究现状 | 第16-31页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第31-33页 |
| 1.4 课题来源以及章节安排 | 第33-35页 |
| 2 基于局部环形编码的底层图像特征提取算法 | 第35-55页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 底层图像特征提取算法分析 | 第36-40页 |
| 2.3 局部环形采样编码算法 | 第40-48页 |
| 2.4 对比实验及分析 | 第48-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于视觉感受域的图像特征描述子构造算法 | 第55-80页 |
| 3.1 引言 | 第55-56页 |
| 3.2 图像特征描述子构造分析 | 第56-59页 |
| 3.3 视觉感受域变换描述模式 | 第59-62页 |
| 3.4 基于模糊C均值的空间池化算法 | 第62-67页 |
| 3.5 描述子的构造 | 第67-68页 |
| 3.6 对比实验及分析 | 第68-79页 |
| 3.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 4 基于局部结构与高斯混合模型的点集匹配算法 | 第80-106页 |
| 4.1 引言 | 第80-81页 |
| 4.2 点集匹配算法分析 | 第81-83页 |
| 4.3 基于局部拓扑结构的点集形状提取算法 | 第83-88页 |
| 4.4 基于局部结构描述的点集匹配算法 | 第88-95页 |
| 4.5 对比实验及分析 | 第95-104页 |
| 4.6 本章小结 | 第104-106页 |
| 5 结论 | 第106-109页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第106-107页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第107-109页 |
| 致谢 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-120页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学术论文目录 | 第120-121页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第121-122页 |
| 附录3 攻读博士学位期间获得的奖励 | 第122页 |
