| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文研究内容及难点 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 图像特征提取 | 第15-45页 |
| 2.1 图像特征提取概述 | 第15页 |
| 2.2 常用局部特征检测方法 | 第15-24页 |
| 2.3 常用的特征描述子 | 第24-26页 |
| 2.4 SURF-SIFT特征 | 第26-32页 |
| 2.4.1 SURF-SIFT特征 | 第26-27页 |
| 2.4.2 图像灰度调整 | 第27-28页 |
| 2.4.3 图像局部纹理掩膜 | 第28-30页 |
| 2.4.4 SIFT描述子改进 | 第30-32页 |
| 2.5 实验与分析 | 第32-43页 |
| 2.5.1 灰度调整和纹理掩膜的实验与分析 | 第32-35页 |
| 2.5.2 特征提取算法实验与分析 | 第35-37页 |
| 2.5.3 特征提取算法实际匹配效果实验与分析 | 第37-43页 |
| 2.6 小结 | 第43-45页 |
| 第三章 基于局部特征匹配的场景识别 | 第45-61页 |
| 3.1 局部特征匹配的场景识别方法 | 第45-46页 |
| 3.2 特征聚类方法 | 第46-49页 |
| 3.2.1 常用聚类方法 | 第46-48页 |
| 3.2.2 本文的聚类方法 | 第48-49页 |
| 3.3 KD树BBF快速检索 | 第49-52页 |
| 3.4 实验与分析 | 第52-58页 |
| 3.4.1 数据集介绍 | 第52-53页 |
| 3.4.2 SURF-SIFT的特征聚类实验与分析 | 第53-55页 |
| 3.4.3 KD树的BBF快速检索实验与分析 | 第55-57页 |
| 3.4.4 场景识别实验与分析 | 第57-58页 |
| 3.5 小结 | 第58-61页 |
| 第四章 基于几何配准的场景筛选 | 第61-75页 |
| 4.1 RANSAC及其改进方法 | 第61-64页 |
| 4.1.1 RANSAC原理 | 第62-63页 |
| 4.1.2 空间一致性改进RANSAC | 第63-64页 |
| 4.2 形状模型的前景背景分割 | 第64-68页 |
| 4.2.1 隐式形状模型 | 第64-65页 |
| 4.2.2 形状模型前景提取 | 第65-68页 |
| 4.3 实验与分析 | 第68-74页 |
| 4.3.1 空间一致性改进RANSAC实验 | 第68-70页 |
| 4.3.2 前景区域提取实验 | 第70-71页 |
| 4.3.3 整体实验与分析 | 第71-74页 |
| 4.4 小结 | 第74-75页 |
| 第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文和成果 | 第83页 |