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基于SIFT算子的模糊图像识别算法

中文摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 图像识别技术第9-10页
    1.3 模糊图像问题第10-13页
        1.3.1 图像模糊成因第11-12页
        1.3.2 模糊图像处理第12-13页
    1.4 研究工作和内容安排第13-15页
第2章 SIFT 特征提取与匹配技术第15-27页
    2.1 尺度空间技术第15-17页
        2.1.1 概念提出第15-16页
        2.1.2 发展历程第16-17页
    2.2 SIFT 特征提取第17-25页
        2.2.1 极值点检测第18-21页
        2.2.2 特征点定位第21-22页
        2.2.3 特征点方向确定第22-23页
        2.2.4 描述符计算第23-25页
    2.3 SIFT 特征匹配第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 模糊图像识别算法第27-36页
    3.1 算法思想提出第27-29页
    3.2 算法实现步骤第29-34页
        3.2.1 图像预处理第29-30页
        3.2.2 模糊空间构建第30-32页
        3.2.3 SIFT 特征提取与匹配第32页
        3.2.4 匹配点对过滤第32-34页
        3.2.5 匹配结果选取第34页
    3.3 算法性能分析第34-35页
    3.4 本章小结第35-36页
第4章 噪声模糊图像识别第36-52页
    4.1 高斯白噪声图像识别第36-40页
    4.2 离焦图像识别第40-43页
    4.3 雨雾图像识别第43-45页
    4.4 模糊图像局部识别第45-46页
    4.5 低分辨率图像识别第46-51页
    4.6 本章小结第51-52页
第5章 光照模糊图像识别第52-61页
    5.1 光照模糊子空间生成第52-54页
    5.2 过度曝光图像识别第54-58页
    5.3 光线过暗图像识别第58-60页
    5.4 本章小结第60-61页
第6章 运动模糊图像识别第61-66页
    6.1 运动模糊分析第61-62页
    6.2 运动模糊子空间生成第62-63页
    6.3 运动模糊图像识别第63-65页
    6.4 本章小结第65-66页
第7章 总结与展望第66-68页
    7.1 本文工作总结第66-67页
    7.2 后续研究工作的展望第67-68页
参考文献第68-72页
附录第72-74页
致谢第74-75页

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