特征提取与匹配算法的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·特征检测现状 | 第11-13页 |
| ·特征匹配现状 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 几何成像模型 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·相机成像模型 | 第17-20页 |
| ·四个基本参考坐标系 | 第17-19页 |
| ·针孔成像模型 | 第19-20页 |
| ·二维平面变换模型 | 第20-25页 |
| ·图像获取 | 第20-21页 |
| ·摄像机运动 | 第21页 |
| ·图像变换模型 | 第21-25页 |
| 第三章 SIFT 算法与相关实验 | 第25-41页 |
| ·SIFT 算法提出的目的意义 | 第25-26页 |
| ·SIFT 算法的实现步骤 | 第26页 |
| ·SIFT 关键点检测 | 第26-34页 |
| ·尺度空间理论 | 第27-30页 |
| ·检测尺度空间极值点 | 第30-31页 |
| ·SIFT 关键点精确定位 | 第31-34页 |
| ·SIFT 关键点描述 | 第34-35页 |
| ·SIFT 特征匹配 | 第35-38页 |
| ·KD-tree | 第35-36页 |
| ·BBF 算法 | 第36-37页 |
| ·RANSAC 一致性检测 | 第37-38页 |
| ·SIFT 特征提取与匹配相关实验 | 第38-41页 |
| 第四章 SURF 算法与相关实验 | 第41-52页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·SURF 兴趣点检测 | 第41-45页 |
| ·积分图像(Integral Image) | 第41-42页 |
| ·Hessian 矩阵 | 第42-44页 |
| ·SURF 算法中尺度空间的表示 | 第44-45页 |
| ·兴趣点的定位 | 第45-46页 |
| ·兴趣点的方向的确定 | 第46-47页 |
| ·SURF 描述子的构建 | 第47-48页 |
| ·SURF 特征的匹配 | 第48-49页 |
| ·SURF 算法相关实验及数据 | 第49-52页 |
| 第五章 MSER 算法与相关实验 | 第52-65页 |
| ·最大稳定极值区域 | 第52-55页 |
| ·感性认识MSER | 第52-53页 |
| ·MSER 定义 | 第53-54页 |
| ·MSER 性质 | 第54-55页 |
| ·图像像素的排序 | 第55页 |
| ·极值区域的检测 | 第55-59页 |
| ·不相交集合 | 第56-59页 |
| ·极值区域的提取 | 第59页 |
| ·最大稳定判定条件 | 第59-60页 |
| ·区域清理 | 第60-61页 |
| ·区域的椭圆形调整 | 第61-62页 |
| ·MSER 实验相关部分 | 第62-65页 |
| 第六章 新方法设计与综合实验 | 第65-74页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·难点解决 | 第65-67页 |
| ·新方法流程设计 | 第67-68页 |
| ·综合实验与比较 | 第68-74页 |
| ·SURF+MSER 算法实验 | 第69-70页 |
| ·SIFT+MSER 方法实验相关 | 第70-71页 |
| ·综合分析 | 第71-74页 |
| 第七章 本文方法在图像拼接中的应用 | 第74-82页 |
| ·图像拼接流程 | 第74-80页 |
| ·图像拼接顺序 | 第75页 |
| ·优化图像全局变换参数 | 第75-76页 |
| ·柱面投影及相关实验 | 第76-78页 |
| ·图像融合及相关实验 | 第78-80页 |
| ·项目中开发的软件 | 第80-82页 |
| ·软件界面 | 第80页 |
| ·软件功能展示 | 第80-82页 |
| 第八章 全文总结 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第89-91页 |
