基于特征点软配准的优化算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-22页 |
| 1.1 配准技术的目标及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 基于灰度信息的配准方法 | 第18-20页 |
| 1.2.2 基于特征的配准方法 | 第20-21页 |
| 1.3 本文工作与安排 | 第21-22页 |
| 第二章 图像配准理论概述 | 第22-34页 |
| 2.1 图像匹配的数学描述 | 第22-23页 |
| 2.2 基于特征点配准的相关内容 | 第23-24页 |
| 2.3 配准的相似性度量 | 第24-26页 |
| 2.3.1 距离标准 | 第24-25页 |
| 2.3.2 角度度量法 | 第25页 |
| 2.3.3 相关度量法 | 第25-26页 |
| 2.4 形变参数估计 | 第26-28页 |
| 2.5 几何形变关系模型 | 第28-31页 |
| 2.6 空间搜素策略 | 第31页 |
| 2.7 配准效果的评判准则 | 第31-32页 |
| 2.8 本章小结 | 第32-34页 |
| 第三章 一种各向同性和各向异性混合形状描述子 | 第34-52页 |
| 3.1 引言 | 第34-35页 |
| 3.2 ICP(迭代最近点)算法定义 | 第35页 |
| 3.3 形状描述子 | 第35-36页 |
| 3.4 形状上下文 | 第36-37页 |
| 3.4.1 形状上下文的工作流程 | 第36-37页 |
| 3.5 软形状上下文（SSC） | 第37-38页 |
| 3.6 构建混合形状描述子 | 第38-43页 |
| 3.6.1 混合形状描述子原理 | 第38-39页 |
| 3.6.2 构建各向异性形状描述子 | 第39-40页 |
| 3.6.3 构建各向同性形状描述子 | 第40-42页 |
| 3.6.4 两种特征的融合 | 第42-43页 |
| 3.7 配准实验与结果分析 | 第43-51页 |
| 3.7.1 形变 | 第44-46页 |
| 3.7.2 噪声 | 第46-48页 |
| 3.7.3 外点 | 第48-51页 |
| 3.8 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于迭代最近点算法的优化与实现 | 第52-64页 |
| 4.1 ICP（迭代最近点）算法 | 第52-54页 |
| 4.2 遗传算法 | 第54-55页 |
| 4.3 利用遗传算法优化配准初始位置 | 第55-58页 |
| 4.3.1 利用形心实现初次对齐 | 第55-56页 |
| 4.3.2 利用遗传算法实现二次对齐 | 第56-58页 |
| 4.4 配准实验与结果分析 | 第58-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 非刚性形变下柔性配准方法的优化 | 第64-80页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 匹配方案 | 第64-65页 |
| 5.3 柔性分配方案 | 第65-68页 |
| 5.3.1 更新一致性： | 第67页 |
| 5.3.2 更新形变 | 第67-68页 |
| 5.3.3 退火操作 | 第68页 |
| 5.4 相似度量值 | 第68-70页 |
| 5.5 薄板样条函数（TPS）： | 第70-71页 |
| 5.6 实验 | 第71-79页 |
| 5.7 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 工作总结 | 第80页 |
| 6.2 展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 作者简介 | 第88-89页 |
