小波分析在图像匹配中的应用研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1．1 引言 | 第7-8页 |
| 1．1．1 计算机视觉 | 第7-8页 |
| 1．1．2 计算机视觉的难题 | 第8页 |
| 1．2 图像匹配的概念 | 第8-9页 |
| 1．2．1 图像匹配的概念 | 第8-9页 |
| 1．2．2 图像匹配的数学模型 | 第9页 |
| 1．3 图像匹配的意义和应用 | 第9-11页 |
| 1．4 小波分析概况 | 第11-12页 |
| 1．5 本论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 第二章 图像的匹配 | 第13-28页 |
| 2．1 图像匹配的发展与现状 | 第13-15页 |
| 2．2 传统的匹配方法 | 第15-26页 |
| 2．2．1 模板模板 | 第15-19页 |
| 2．2．2 幅度排序相关算法 | 第19-22页 |
| 2．2．3 FFT的相关算法 | 第22-23页 |
| 2．2．4 不变矩匹配算法 | 第23-24页 |
| 2．2．5 相位相关算法 | 第24-26页 |
| 2．3 多分辨率判决算法 | 第26-27页 |
| 2．4 小结 | 第27-28页 |
| 第三章 小波分析及多分辨率分析理论 | 第28-40页 |
| 3．1 连续小波变换 | 第28-29页 |
| 3．2 多尺度分析 | 第29-30页 |
| 3．3 Mallat快速算法 | 第30-33页 |
| 3．4 二维小波分析 | 第33-38页 |
| 3．5 几种小波的主要性质 | 第38-39页 |
| 3．6 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 小波分解分析与算法研究 | 第40-66页 |
| 4．1 改进的二维图像精确匹配算法 | 第40-44页 |
| 4．1．1 图像的量化 | 第40页 |
| 4．1．2 改进的图像匹配算法 | 第40-44页 |
| 4．2 小波滤波实现和分层技术研究 | 第44-59页 |
| 4．2．1 二维小波滤波器实现分析 | 第46-48页 |
| 4．2．2 小波滤波算法编程实现 | 第48-51页 |
| 4．2．3 小波多分辨率匹配算法研究和实验结果 | 第51-59页 |
| 4．3 小波消噪和信号检测心得 | 第59-63页 |
| 4．4 分形技术与模板匹配 | 第63-65页 |
| 4．4．1 小波与分形 | 第63-64页 |
| 4．4．2 分形模板匹配 | 第64-65页 |
| 4．5 小结 | 第65-66页 |
| 第五章 图像处理软件实现 | 第66-76页 |
| 5．1 概述 | 第66页 |
| 5．2 面向对象编程 | 第66-69页 |
| 5．3 组件技术 | 第69-71页 |
| 5．4 面向对象和组件技术在图像处理系统中的应用 | 第71-75页 |
| 5．5 小结 | 第75-76页 |
| 第六章 结束语 | 第76-78页 |
| 6．1 本论文所做工作 | 第76-77页 |
| 6．2 展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
| 作者在硕士期间发表的论文及获奖情况 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-80页 |
