| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·课题背景与意义 | 第11-12页 |
| ·图理论的图像描述方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·图像匹配方法研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的工作与安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于轮廓与骨架图理论的形状描述 | 第17-34页 |
| ·形状描述概述 | 第17页 |
| ·基于骨架树的形状描述与特征提取方法 | 第17-24页 |
| ·骨架树的构建 | 第17-19页 |
| ·骨架树的特征提取 | 第19-20页 |
| ·改进的最优子序列匹配算法 | 第20-22页 |
| ·配算法及形状相似性度量 | 第22页 |
| ·实验与分析 | 第22-24页 |
| ·基于骨架上下文描述子的形状特征提取方法 | 第24-32页 |
| ·形状上下文描述子 | 第24-25页 |
| ·形状骨架上下文描述子 | 第25-27页 |
| ·骨架上下文描述子的形状描述与匹配算法 | 第27-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 图的复杂网络表示与距离 | 第34-53页 |
| ·复杂网络概述 | 第34-35页 |
| ·复杂网络的基本理论 | 第35-38页 |
| ·复杂网络表示 | 第35-36页 |
| ·复杂网络的特征提取 | 第36-38页 |
| ·复杂网络的动态演化 | 第38页 |
| ·基于复杂网络理论的结构图描述方法与距离度量 | 第38-42页 |
| ·图的复杂网络表示 | 第38-40页 |
| ·动态演化与特征提取 | 第40-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-52页 |
| ·图的分类和聚类 | 第42-49页 |
| ·视觉结构分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 基于图的路径相似性与团检测方法的图像匹配方法 | 第53-72页 |
| ·图的直方图与路径相似性 | 第53-56页 |
| ·图的直方图 | 第53-54页 |
| ·图的最短路径相似性 | 第54-56页 |
| ·基于图的路径相似性与谱分析方法的图匹配方法 | 第56-65页 |
| ·候选匹配计算 | 第56-57页 |
| ·亲和关系计算 | 第57页 |
| ·基于亲和矩阵谱分解的图匹配问题求解 | 第57-58页 |
| ·实验与分析 | 第58-65页 |
| ·基于图的路径相似性与离群点检测方法的图匹配方法 | 第65-71页 |
| ·离群点检测概述 | 第65-66页 |
| ·基于离群点检测方法的图匹配问题求解 | 第66-67页 |
| ·复杂度分析 | 第67页 |
| ·实验与分析 | 第67-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 基于随机点积图理论的图匹配方法 | 第72-89页 |
| ·随机点积图及图的点积表示模型 | 第72-75页 |
| ·随机点积图 | 第72-73页 |
| ·图的点积表示模型 | 第73-74页 |
| ·有损信息图的点积表示模型 | 第74-75页 |
| ·联合图及协同嵌入模型 | 第75-79页 |
| ·联合图 | 第76-77页 |
| ·协同嵌入模型 | 第77-79页 |
| ·基于协同嵌入模型的图匹配算法 | 第79-83页 |
| ·一致性检测与初始化 | 第79-81页 |
| ·图匹配算法 | 第81-82页 |
| ·复杂度分析 | 第82-83页 |
| ·实验与分析 | 第83-88页 |
| ·模拟数据实验 | 第83-85页 |
| ·真实图像数据实验 | 第85-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结和展望 | 第89-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第99页 |