图像模糊匹配技术在矿山定位中的应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 矿山定位技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像模糊匹配技术研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究思路及技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 研究区概况及数据描述 | 第19-25页 |
| 2.1 研究区概况 | 第19-22页 |
| 2.1.1 地理概况 | 第19-21页 |
| 2.1.2 矿产资源概况 | 第21-22页 |
| 2.2 数据描述 | 第22-25页 |
| 第3章 图像匹配理论概述 | 第25-32页 |
| 3.1 图像匹配的概念 | 第25-26页 |
| 3.2 图像匹配的数学定义 | 第26-27页 |
| 3.3 图像匹配的分类 | 第27-30页 |
| 3.3.1 基于灰度的图像匹配 | 第27页 |
| 3.3.2 基于特征的图像匹配 | 第27-29页 |
| 3.3.3 基于对图像理解和解释的匹配方法 | 第29-30页 |
| 3.4 图像匹配性能描述 | 第30-32页 |
| 第4章 基于矩形特征的模糊匹配模型 | 第32-51页 |
| 4.1 矩形特征 | 第33-34页 |
| 4.2 矩形特征值的计算 | 第34-35页 |
| 4.3 基于矩形特征的图像相似性指标 | 第35-36页 |
| 4.4 模糊匹配模型 | 第36-48页 |
| 4.4.1 模型训练样本数据 | 第37页 |
| 4.4.2 单个SIBRF的分类性能 | 第37-43页 |
| 4.4.3 Gentle AdaBoost算法 | 第43-45页 |
| 4.4.4 匹配模型 | 第45-48页 |
| 4.5 软件实现 | 第48-51页 |
| 4.5.1 开发语言与平台 | 第48-49页 |
| 4.5.2 类库 | 第49-51页 |
| 第5章 典型数据实验与分析 | 第51-59页 |
| 5.1 实验环境 | 第51页 |
| 5.2 匹配模型验证与改进 | 第51-54页 |
| 5.3 四种典型数据匹配验证 | 第54-57页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.4.1 搜索模板尺寸设置 | 第57页 |
| 5.4.2 匹配定位结果影响因素 | 第57-58页 |
| 5.4.3 匹配定位正确率及模型适用性 | 第58-59页 |
| 结论与探讨 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第67页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第67页 |
