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基于局部特征的三维花粉图像识别算法研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 前言第8-13页
    1.1 研究目的和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-10页
    1.3 研究内容和方法第10-11页
    1.4 论文组织结构第11-13页
第二章 基本概念介绍第13-24页
    2.1 图像特征提取基本概念第13-16页
        2.1.1 图像纹理特征第13-15页
        2.1.2 图像局部特征第15-16页
    2.2 局部二值模式第16-17页
    2.3 尺度不变特征变换第17-21页
        2.3.1 尺度空间理论与高斯差分金字塔第18-21页
        2.3.2 SIFT关键点方向分配第21页
    2.4 神经网络第21-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于LBP的三维局部二值特征提取方法第24-33页
    3.1 OLBP的最优特征平面第24-28页
    3.2 OLBP特征提取第28-29页
    3.3 实验结果及分析第29-32页
        3.3.1 Confocal花粉图像的实验结果第29-30页
        3.3.2 Pollenmonitor花粉图像的实验结果第30-31页
        3.3.3 不同算法的识别性能比较第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 基于SIFT的三维局部关键点特征提取方法第33-46页
    4.1 三维高斯尺度空间的构造第33-34页
    4.2 尺度不变关键点提取第34-36页
    4.3 旋转不变特征变换第36-39页
        4.3.1 三维空间坐标旋转变换方法第36-37页
        4.3.2 关键点的旋转变换第37-39页
    4.4 实验结果及分析第39-41页
        4.4.1 Confocal花粉图像的实验结果第39-40页
        4.4.2 Pollenmonitor花粉图像的实验结果第40-41页
        4.4.3 不同算法的识别性能比较第41页
    4.5 本文提出的两种算法间的性能验证第41-45页
        4.5.1 Confocal花粉库算法性能验证第42-43页
        4.5.2 Pollenmonitor花粉图像库算法性能验证第43-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第五章 总结与展望第46-48页
    5.1 工作总结第46-47页
    5.2 展望第47-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-53页
作者简介第53页

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