基于计算机视觉的特征检测技术研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·计算机视觉理论 | 第8页 |
| ·特征检测技术的概述 | 第8-9页 |
| ·特征检测技术的发展与现状 | 第9-11页 |
| ·基于灰度的图像匹配方法 | 第9-10页 |
| ·基于傅氏变换的图像匹配方法 | 第10页 |
| ·基于特征的匹配方法 | 第10-11页 |
| ·特征检测技术研究主要问题 | 第11页 |
| ·论文组织结构 | 第11-14页 |
| 第二章 基于摄像机模型及标定 | 第14-22页 |
| ·相机与成像模型 | 第14页 |
| ·摄像机模型及相机标定 | 第14-16页 |
| ·线性相机模型 | 第14页 |
| ·线性相机标定 | 第14-15页 |
| ·非线性相机模型 | 第15-16页 |
| ·非线性相机标定 | 第16页 |
| ·坐标系之间的转换关系 | 第16-20页 |
| ·图像像素坐标与图像物理坐标的变换关系 | 第17-18页 |
| ·图像物理坐标与相机坐标系之间的转换 | 第18-19页 |
| ·图像像素坐标系与相机坐标系的之间的转换 | 第19页 |
| ·世界坐标系到相机坐标系之间的转换 | 第19页 |
| ·世界坐标系与图像像素坐标系之间的转换 | 第19-20页 |
| ·空间特征点检测和特征点匹配 | 第20-21页 |
| ·空间特征点提取 | 第20页 |
| ·空间特征点匹配 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 特征检测算法研究及结果分析 | 第22-33页 |
| ·特征检测算法研究 | 第22-28页 |
| ·SUSAN 特征检测算法 | 第22-23页 |
| ·Harris 角点提取算法 | 第23-25页 |
| ·改进的多尺度Harris 角点算法 | 第25-28页 |
| ·特征检测算法结果分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于特征点的匹配 | 第33-48页 |
| ·概述 | 第33-36页 |
| ·图像匹配的数学描述 | 第33页 |
| ·空间变换模型 | 第33-35页 |
| ·特征空间 | 第35页 |
| ·相似度测量的选择 | 第35-36页 |
| ·搜索空间和搜索策略 | 第36页 |
| ·评价匹配算法性能的基本因素 | 第36页 |
| ·匹配的约束条件 | 第36-37页 |
| ·唯一性约束 | 第37页 |
| ·极线约束 | 第37页 |
| ·一致性约束 | 第37页 |
| ·视差梯度约束 | 第37页 |
| ·对极几何与求解基础矩阵 | 第37-40页 |
| ·对极几何 | 第38页 |
| ·基本矩阵F | 第38-40页 |
| ·图像配准算法介绍 | 第40-47页 |
| ·基于傅氏变换的配准 | 第40-41页 |
| ·基于特征点匹配方法 | 第41-44页 |
| ·基于灰度区域匹配方法 | 第44-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实例及结果分析 | 第48-54页 |
| ·实例及结果分析 | 第48-53页 |
| ·基于灰度区域匹配实例 | 第48页 |
| ·基于特征点匹配实例 | 第48-49页 |
| ·基于模板匹配实例 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结和创新 | 第54页 |
| ·不足和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间科研及论文发表情况 | 第62-63页 |
| 个人简介及联系方式 | 第63-64页 |
