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仿射不变特征提取及其在景象匹配中的应用

摘要第1-7页
Abstract第7-12页
第1章 绪论第12-29页
   ·课题的研究意义第12-16页
     ·不变特征提取的目的和意义第12-13页
     ·课题的研究背景第13-16页
   ·特征不变量的构造方法第16-26页
     ·矩不变量第16-18页
     ·变换域特征第18-20页
     ·特征点和特征区域第20-26页
   ·特征不变量的国内外研究现状第26-27页
   ·论文的结构安排第27-29页
第2章 仿射近似的理论基础第29-36页
   ·引言第29页
   ·相机成像模型及常用坐标系第29-32页
     ·透视成像模型第29-30页
     ·常用坐标系第30-31页
     ·三种坐标系之间的转换关系第31-32页
   ·不同视点拍摄所得图像间的仿射近似第32-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 协方差矩阵及其在景象匹配中的应用第36-63页
   ·引言第36-37页
   ·目标区域分割第37-42页
     ·灰度门限的基本方法第37-39页
     ·自动多门限分割方法第39-42页
   ·有关协方差矩阵的基础理论第42-46页
     ·矩阵特征值、特征向量的几何意义第42-44页
     ·仿射不变区域描述第44-45页
     ·归一化椭圆区域第45-46页
   ·协方差矩阵在相似变换参数测量中的应用第46-53页
     ·基于对数极坐标的测量方法第46-47页
     ·基于协方差矩阵的测量方法第47-49页
     ·实验结果及分析第49-53页
   ·协方差矩阵在仿射参数估计中的应用第53-57页
     ·仿射变换参数估计方法第53-54页
     ·基于协方差矩阵的仿射参数估计原理第54-56页
     ·实验结果及分析第56-57页
   ·基于协方差矩阵的特征不变量在景象匹配中的应用第57-61页
     ·算法描述第57-60页
     ·实验结果及分析第60-61页
   ·本章小结第61-63页
第4章 MSA 全局不变特征提取及其在景象匹配中的应用第63-81页
   ·引言第63页
   ·MSA 的理论基础第63-66页
     ·MSA 的数学定义第63-65页
     ·MSA 的性质及性能分析第65-66页
   ·MSA 变换抗光照的改进方法第66-74页
     ·结合MSA 和方向编码的不变特征提取方法第66-70页
     ·基于MSA 直方图不变量的不变特征提取方法第70-74页
   ·减少计算量的策略第74-80页
     ·分块思想第74-77页
     ·去掉傅里叶变换的高频分量第77-78页
     ·实验结果第78-80页
   ·本章小结第80-81页
第5章 SIFT 算法及其在景象匹配中的应用第81-98页
   ·引言第81页
   ·SIFT 算法原理第81-87页
     ·检测尺度空间关键点第81-83页
     ·精确定位关键点第83-85页
     ·关键点主方向分配第85页
     ·SIFT 特征向量生成第85-86页
     ·特征向量的匹配第86-87页
   ·SIFT 算法缺陷及改进第87-93页
     ·SIFT 算法存在问题第87-89页
     ·SIFT 算法改进措施第89-93页
   ·简化的SIFT 在景象匹配中的应用第93-97页
   ·本章小结第97-98页
第6章 总结与展望第98-101页
   ·论文的主要工作总结第98-99页
   ·论文的主要创新点第99页
   ·工作展望第99-101页
参考文献第101-107页
在学期间学术成果情况第107-109页
指导老师及作者简介第109-110页
致谢第110-111页

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