图像识别技术在古生物化石图像上的应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第13-14页 |
| 第2章 SIFT算法 | 第14-29页 |
| 2.1 SIFT算法简述 | 第14页 |
| 2.2 高斯差分金字塔 | 第14-22页 |
| 2.2.1 高斯模糊 | 第14-16页 |
| 2.2.2 高斯金字塔 | 第16-17页 |
| 2.2.3 高斯差分尺度空间的构建 | 第17-18页 |
| 2.2.4 寻找特征点 | 第18-21页 |
| 2.2.5 获得特征点的精确位置 | 第21-22页 |
| 2.3 特征点描述子的生成 | 第22-28页 |
| 2.3.1 消除边缘响应 | 第22-23页 |
| 2.3.2 特征点方向确定 | 第23-25页 |
| 2.3.3 特征点特征描述 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 图像特征点的提取 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 极值点检测的改进 | 第29-31页 |
| 3.3 基于Harris算子的SIFT改进算法 | 第31-35页 |
| 3.3.1 Harris算法 | 第31-34页 |
| 3.3.2 基于Harris算子对筛选过程的改进 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 特征向量的生成与匹配 | 第41-51页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 对SIFT特征向量进行降维 | 第41-42页 |
| 4.3 基于BBF算法的特征向量匹配 | 第42-46页 |
| 4.4 古生物化石图像识别算法流程 | 第46-47页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
