基于不变特征点的彩信图像检索研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·研究背景及现状 | 第10-11页 |
| ·图像特征提取概述 | 第11-14页 |
| ·颜色特征 | 第11-12页 |
| ·纹理特征 | 第12-13页 |
| ·形状特征 | 第13-14页 |
| ·特征的降维及存储 | 第14-15页 |
| ·检索结果评价 | 第15-16页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 不变特征概述 | 第18-27页 |
| ·常见的图像变换模型 | 第18-19页 |
| ·特征不变量理论 | 第19-22页 |
| ·基于角点的特征描述算子 | 第22-25页 |
| ·Moravec 角点描述算子 | 第22-23页 |
| ·Harris 角点描述算子 | 第23-24页 |
| ·SUSAN 角点描述算子 | 第24-25页 |
| ·基于多尺度空间的特征描述算子 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于尺度不变特征变换的匹配技术研究 | 第27-40页 |
| ·尺度空间理论 | 第27页 |
| ·SIFT 描述算子简述 | 第27-32页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第27-30页 |
| ·特征点精确定位 | 第30-31页 |
| ·主方向确定 | 第31页 |
| ·特征描述符的建立 | 第31-32页 |
| ·特征匹配及改进 | 第32-36页 |
| ·k-d 树搜索 | 第32-34页 |
| ·基于k-d 树的改进算法 | 第34-36页 |
| ·SIFT 描述算子改进 | 第36-39页 |
| ·PCA-SIFT 特征描述算子 | 第37-38页 |
| ·GLOH 特征描述算子 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于快速鲁棒性特征的匹配技术研究 | 第40-48页 |
| ·特征检测 | 第40-43页 |
| ·尺度空间的建立 | 第40-42页 |
| ·空间极值点检测 | 第42-43页 |
| ·特征描述符建立 | 第43-44页 |
| ·主方向的确定 | 第43页 |
| ·描述符形成 | 第43-44页 |
| ·基于SURF 特征描述子的改进算法 | 第44-46页 |
| ·颜色不变量的生成 | 第45页 |
| ·SURF++特征描述算子的建立 | 第45-46页 |
| ·特征匹配及改进 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 特征描述算子比较及应用 | 第48-53页 |
| ·彩信匹配系统总体框架模型 | 第48-49页 |
| ·SIFT、SURF 和SURF++描述算子比较 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53页 |
| ·研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第61页 |
