| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的创新点和内容安排 | 第15-17页 |
| 第二章 图像特征提取算法概述 | 第17-33页 |
| 2.1 图像特征提取技术概述 | 第17页 |
| 2.2 图像特征点提取的典型算子 | 第17-27页 |
| 2.3 特征点的描述 | 第27-28页 |
| 2.4 算法性能比较 | 第28-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于Canny算法的改进算法 | 第33-38页 |
| 3.1 Canny算法 | 第33-34页 |
| 3.2 自适应阈值Canny边缘检测算法 | 第34-35页 |
| 3.3 改进的SIFT算法 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 采用像素步长的改进算法 | 第38-43页 |
| 4.1 自适应像素步长的极值点检测 | 第38-39页 |
| 4.2 不稳定点的剔除 | 第39页 |
| 4.3 算法的具体流程 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 Contourlet-SIFT特征描述算子 | 第43-51页 |
| 5.1 Contourlet-SIFT描述子 | 第43-47页 |
| 5.1.1 Contourlet变换 | 第44页 |
| 5.1.2 使用Contourlet变换进行特征描述 | 第44-47页 |
| 5.2 全局纹理特征筛选及SIFT特征匹配 | 第47页 |
| 5.3 改进的SIFT特征提取算法 | 第47-50页 |
| 5.3.1 算法流程 | 第47-48页 |
| 5.3.2 实验结果和分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51-52页 |
| 6.2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |