基于图像识别的增强现实系统的实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要内容和创新点 | 第11页 |
| 1.4 论文结构与内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章 增强现实系统概述 | 第12-16页 |
| 2.0 系统流程 | 第12-13页 |
| 2.1 关键技术 | 第13-15页 |
| 2.1.1 图像识别技术 | 第13页 |
| 2.1.2 目标跟踪技术 | 第13页 |
| 2.1.3 三维注册技术 | 第13-14页 |
| 2.1.4 虚实结合技术 | 第14页 |
| 2.1.5 图像分割技术 | 第14-15页 |
| 2.2 本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 增强现实中的图像识别 | 第16-38页 |
| 3.1 局部不变特征技术 | 第16-24页 |
| 3.1.1 SIFT特征描述子 | 第16-20页 |
| 3.1.2 SURF特征描述子 | 第20-24页 |
| 3.2 特征点匹配策略 | 第24-31页 |
| 3.2.1 KD-树算法 | 第24-25页 |
| 3.2.2 KD-树构建 | 第25-27页 |
| 3.2.3 最近邻查询算法 | 第27-28页 |
| 3.2.4 改进的KD-树查询策略 | 第28-29页 |
| 3.2.5 RANSAC匹配点提纯 | 第29-31页 |
| 3.3 实验及分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 局部特征算子对比 | 第31-33页 |
| 3.3.2 特征提取及匹配结果 | 第33-37页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 图像分割技术 | 第38-48页 |
| 4.1 图像分割技术 | 第38-45页 |
| 4.1.1 灰度阈值分割法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 边缘分割算法 | 第39-41页 |
| 4.1.3 基于图论的分割 | 第41-42页 |
| 4.1.4 Grub Cut边缘检测 | 第42-45页 |
| 4.2 图像分割在系统中的应用 | 第45-46页 |
| 4.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 系统原型设计和实现 | 第48-54页 |
| 5.1 系统流程 | 第48-49页 |
| 5.2 系统实现 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第54页 |
| 6.2 下一步工作方向 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第60页 |
