| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRUCT | 第10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及问题提出 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 特征点的提取和描述方法 | 第13-16页 |
| 1.2.2 特征点的匹配方法 | 第16-18页 |
| 1.3 主要研究内容及贡献 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 标志图匹配技术结构框架 | 第21-27页 |
| 2.1 问题描述与难点分析 | 第21-24页 |
| 2.1.1 特征点的提取与描述 | 第21-23页 |
| 2.1.2 特征点的匹配 | 第23-24页 |
| 2.2 本文系统框架与关键技术 | 第24-26页 |
| 2.2.1 特征点的提取与描述 | 第25-26页 |
| 2.2.2 特征点的匹配 | 第26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 特征的提取与描述方法 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 SIFT特征点提取与描述算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 特征点提取 | 第28-31页 |
| 3.2.2 特征点描述 | 第31-32页 |
| 3.3 SURF特征点提取与描述算法 | 第32-38页 |
| 3.3.1 特征点提取 | 第32-35页 |
| 3.3.2 特征点描述 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 特征点的匹配与提纯方法 | 第39-56页 |
| 4.1 特征点初步匹配算法 | 第39-42页 |
| 4.2 随机抽样一致性点匹配算法 | 第42-44页 |
| 4.3 基于点相互关系特征点匹配算法 | 第44-53页 |
| 4.3.1 目标函数 | 第45-47页 |
| 4.3.2 目标函数矩阵化 | 第47-48页 |
| 4.3.3 目标函数线性化 | 第48-51页 |
| 4.3.4 线性函数的松弛优化 | 第51-53页 |
| 4.4 实验与分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第56-73页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 实验准备 | 第56-57页 |
| 5.3 对比实验及分析 | 第57-66页 |
| 5.3.1 SIFT算法结合本文特征点匹配方法匹配效果 | 第58-59页 |
| 5.3.2 SIFT算法结合RANSAC算法匹配效果 | 第59-60页 |
| 5.3.3 SURF算法结合本文特征点匹配方法匹配效果 | 第60-62页 |
| 5.3.4 SURF算法结合RANSAC算法匹配效果 | 第62-63页 |
| 5.3.5 图像形变情况下算法效果对比实验 | 第63-66页 |
| 5.4 基于标准测试集的对比实验 | 第66-72页 |
| 5.4.1 匹配代价函数阈值设定分析 | 第67-69页 |
| 5.4.2 标准测试集实验对比结果 | 第69-72页 |
| 5.5 实验总结与讨论 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 工作总结 | 第73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第83页 |
| 作者在学期间参与的科研项目 | 第83页 |
