SIFT算法的研究和改进

提要	第1-7页
第1章 绪论	第7-21页
·计算机视觉	第7-8页
·视觉不变量理论	第8-11页
·图像变化类型	第11-15页
·刚体变换	第13页
·仿射变换	第13-14页
·射影变换	第14-15页
·非线性变换	第15页
·图像特征的分类	第15-19页
·点、线、面特征	第16-18页
·纹理特征	第18页
·颜色特征	第18-19页
·特征提取算法的衡量标准	第19页
·本文的主要研究内容和结构	第19-21页
第2章 SIFT 算子	第21-33页
·构建尺度空间	第21-24页
·局部极值点的检测	第24-26页
·极值点的方向分配	第26-27页
·特征点描述子的生成	第27-30页
·SIFT 算法的扩展	第30-31页
·PCA 技术	第30页
·PCA-SIFT	第30-31页
·GLOH	第31页
·SIFT 算法在图像检索中的应用	第31-33页
第3章 SIFT 算法的改进方案	第33-39页
·SIFT 简化算法	第33-35页
·RANSAC 算法	第35-39页
·RANSAC 算法介绍	第35-37页
·RANSAC 算法计算单应性矩阵	第37-39页
第4章 实验及结果分析	第39-49页
·特征的匹配	第39页
·性能指标和评价标准	第39-40页
·维度的选择	第40-43页
·简化算法不变性测试	第43-49页
·改进算法在选择和尺度变化下的匹配效果	第43-44页
·改进算法在视角变化下的匹配效果	第44-46页
·改进算法在光照变化下的匹配效果	第46-47页
·改进算法的时间复杂度	第47-49页
第5章 总结和展望	第49-51页
·工作总结	第49-50页
·研究展望	第50-51页
参考文献	第51-54页
致谢	第54-55页
摘要	第55-58页
ABSTRACT	第58-60页