仿人眼尺度自动选择理论和应用研究
| 致谢 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-16页 |
| 图目录 | 第16-20页 |
| 表目录 | 第20-21页 |
| 第1章 绪论 | 第21-34页 |
| ·课题来源与研究目的和意义 | 第21-24页 |
| ·课题来源 | 第21-22页 |
| ·研究目的和意义 | 第22-24页 |
| ·人类视觉及图像特征尺度国内外相关研究现状 | 第24-31页 |
| ·人类视觉认识机理研究现状 | 第24-26页 |
| ·图像局部不变特征与尺度选择研究现状 | 第26-31页 |
| ·仿人眼尺度选择的关键科学问题 | 第31-32页 |
| ·论文的研究内容 | 第32-34页 |
| 第2章 尺度空间及尺度选择理论分析 | 第34-48页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·人类视觉多尺度感知与尺度空间的关系 | 第34-36页 |
| ·高斯尺度空间理论及分析 | 第36-43页 |
| ·信号在高斯尺度空间中的表达 | 第37-39页 |
| ·高斯尺度空间的性质分析 | 第39-41页 |
| ·高斯偏导数分析 | 第41-43页 |
| ·高斯尺度空间的缺陷 | 第43页 |
| ·自动尺度选择理论及分析 | 第43-47页 |
| ·一维信号的尺度选择机制 | 第43-46页 |
| ·二维图像信号尺度选择机制 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第3章 基于极值路径的DoG尺度选择优化 | 第48-79页 |
| ·尺度空间中的图像特征点提取 | 第48-53页 |
| ·Multi-Harris角点检测 | 第49-52页 |
| ·Multi-Hessian角点检测 | 第52-53页 |
| ·LoG尺度选择方法 | 第53-62页 |
| ·LoG尺度选择性能分析 | 第53-60页 |
| ·DoG对LoG的近似 | 第60-62页 |
| ·基于极值路径优化DoG尺度选择 | 第62-70页 |
| ·尺度空间中角点位置漂移 | 第62-64页 |
| ·基于极值路径搜索法优化DoG | 第64-69页 |
| ·EP-DoG的不变性 | 第69-70页 |
| ·实验结果和分析 | 第70-78页 |
| ·实验环境和测试数据库 | 第70-71页 |
| ·EP-DoG与DoG对比分析 | 第71-72页 |
| ·搜索距离和角度对EP-DoG性能的影响 | 第72-75页 |
| ·权重函数选择对EP-DoG性能的影响 | 第75-76页 |
| ·实验结论 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第4章 基于二阶矩矩阵和边界GFT能量的尺度选择 | 第79-107页 |
| ·概述 | 第79-80页 |
| ·基于二阶矩矩阵选择Harris角点特征尺度 | 第80-87页 |
| ·自相关函数拟合椭圆 | 第80-83页 |
| ·基于自相关椭圆形变度量选择角点尺度 | 第83-86页 |
| ·参数选择分析 | 第86-87页 |
| ·基于边界GFT能量选择角点特征尺度 | 第87-97页 |
| ·基于GFT频谱熵构造区域边界能量函数 | 第87-95页 |
| ·基于GFT能量函数的尺度选择 | 第95-96页 |
| ·参数选择分析 | 第96-97页 |
| ·尺度选择实验结果和分析 | 第97-105页 |
| ·几项尺度选择性能评估指标 | 第98-99页 |
| ·有效率和尺度分布分析 | 第99-101页 |
| ·旋转不变性 | 第101-102页 |
| ·尺度伸缩不变性 | 第102-104页 |
| ·模糊不变性 | 第104-105页 |
| ·实验结论 | 第105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第5章 基于特征尺度的边缘分割方法研究 | 第107-122页 |
| ·概述 | 第107-108页 |
| ·边缘在尺度空间中的行为分析 | 第108-113页 |
| ·尺度空间中的边缘检测 | 第108-109页 |
| ·边缘演化分析 | 第109-111页 |
| ·边缘演化路径搜索 | 第111-113页 |
| ·基于特征尺度的边缘分割方法 | 第113-116页 |
| ·在尺度空间中续接边缘断点 | 第113-114页 |
| ·边缘点特征尺度 | 第114-115页 |
| ·边缘分割与合并 | 第115-116页 |
| ·实验结果和分析 | 第116-121页 |
| ·边缘特征尺度自动选择实验 | 第116-118页 |
| ·边缘多尺度表达 | 第118-119页 |
| ·显著边缘分割 | 第119-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 基于自动尺度局部特征配准分割混叠运动目标 | 第122-140页 |
| ·概述 | 第122-123页 |
| ·基于GMM和TD的运动检测改进方法 | 第123-128页 |
| ·GMM+TD运动检测 | 第124-127页 |
| ·IDGMM运动检测 | 第127-128页 |
| ·基于局部特征配准分割混叠运动目标 | 第128-134页 |
| ·运动特征定位和尺度选择 | 第129-130页 |
| ·基于GLOH的特征描述 | 第130-131页 |
| ·基于相似性度量匹配局部特征 | 第131-132页 |
| ·混叠运动目标分割 | 第132-134页 |
| ·实验和分析 | 第134-139页 |
| ·不同尺度选择方法在特征选择和匹配中的性能比较 | 第134-136页 |
| ·特征采样间隔对实验结果的影响分析 | 第136-137页 |
| ·自动选择尺度与固定尺度特征匹配性能对比分析 | 第137页 |
| ·混叠运动目标分割实验结果分析 | 第137-139页 |
| ·实验结论 | 第139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 第7章 总结与展望 | 第140-143页 |
| ·论文工作总结 | 第140-142页 |
| ·论文下一步工作 | 第142-143页 |
| 参考文献 | 第143-153页 |
| 攻读博士学位期间的主要科研成果 | 第153页 |
