基于特征匹配的目标识别与定位方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·选题背景与意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·特征匹配 | 第16-18页 |
| ·目标空间定位 | 第18-19页 |
| ·本文研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 局部不变量的特征匹配技术 | 第21-39页 |
| ·局部不变性特征发展历程 | 第21-22页 |
| ·SIFT特征描述算子 | 第22-27页 |
| ·尺度空间极值检测 | 第22-24页 |
| ·关键点精确定位 | 第24-25页 |
| ·特征方向确定 | 第25-26页 |
| ·SIFT描述子生成 | 第26-27页 |
| ·图像特征点匹配 | 第27-34页 |
| ·Kd-树算法 | 第27-28页 |
| ·Kd-树构建 | 第28-30页 |
| ·最近邻查询算法 | 第30-32页 |
| ·改进的Kd-树最近邻查询 | 第32-33页 |
| ·RANSAC匹配点对提纯 | 第33-34页 |
| ·实验及分析 | 第34-39页 |
| ·SIFT特征提取结果 | 第34-36页 |
| ·特征匹配结果 | 第36页 |
| ·图像拼接实例 | 第36-38页 |
| ·实验分析 | 第38-39页 |
| 第三章 随机蕨特征匹配方法研究 | 第39-53页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型 | 第40-42页 |
| ·随机蕨算法 | 第42-46页 |
| ·训练样本集获取 | 第42-44页 |
| ·离线分类器训练 | 第44-45页 |
| ·在线特征识别及匹配 | 第45-46页 |
| ·基于条件互信息量的随机蕨特征匹配算法 | 第46-49页 |
| ·条件互信息量 | 第46-47页 |
| ·条件互信息量指导的分类器训练 | 第47-49页 |
| ·实验及分析 | 第49-53页 |
| ·算法测试 | 第49-52页 |
| ·实验分析 | 第52-53页 |
| 第四章 目标空间定位系统设计 | 第53-64页 |
| ·投影几何基础 | 第53-57页 |
| ·相机模型 | 第53-56页 |
| ·单应性矩阵 | 第56-57页 |
| ·目标空间定位框架 | 第57-61页 |
| ·框架结构 | 第57-58页 |
| ·相机位姿估计 | 第58-60页 |
| ·高斯-牛顿优化 | 第60-61页 |
| ·实验及分析 | 第61-64页 |
| ·相机参数标定 | 第61-62页 |
| ·增强现实应用实例 | 第62-63页 |
| ·实验分析 | 第63-64页 |
| 第五章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 附件 | 第72页 |
