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基于局部特征的影像对象描述及其完备性研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 绪论第14-20页
   ·研究背景和意义第14-16页
   ·国内外研究现状第16-18页
     ·局部不变特征检测的研究现状第16-17页
     ·局部不变特征描述的研究现状第17页
     ·局部不变特征完备性的研究现状第17-18页
   ·本文研究内容与组织结构第18-20页
     ·研究思路第18页
     ·论文组织结构第18-20页
第二章 图像的局部不变特征第20-28页
   ·图像局部不变特征的技术流程第20-21页
   ·尺度空间理论第21-23页
   ·仿射不变性理论第23-24页
   ·局部不变特征检测与局部不变特征描述第24-26页
   ·局部不变特征的评价方法第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 几种常见的局部不变特征第28-44页
   ·最大稳定极值区域(MSER)算法第28-31页
     ·算法原理第28-30页
     ·算法流程第30-31页
   ·SIFT 算法第31-38页
     ·尺度空间极值点检测第31-34页
     ·极值点的精确定位第34-36页
     ·确定特征点方向第36-37页
     ·生成 SIFT 描述子第37-38页
   ·ASIFT 算法第38-42页
     ·仿射摄像机模型第39-40页
     ·ASIFT 算法流程第40-42页
   ·本章小结第42-44页
第四章 局部不变特征的完备性描述第44-55页
   ·局部不变特征完备性的定义第44-45页
   ·局部不变特征完备性的研究现状第45-47页
   ·局部不变特征的完备性分析第47-49页
   ·生成局部不变特征的完备性描述第49-54页
     ·提取局部邻域结构关系第49-51页
     ·构造灰度差值空间第51-52页
     ·服从正态分布的权值确定第52-54页
   ·本章小结第54-55页
第五章 基于局部特征完备性的影像对象描述实验分析第55-71页
   ·影像对象的局部不变特征完备性描述第55-62页
   ·基于局部特征的影像对象分类实验第62-70页
     ·BOF 模型简介第62-63页
     ·实验设计第63-64页
     ·USGS 数据集分类实验分析第64-68页
     ·caltech-101 数据集分类实验分析第68-70页
   ·本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
   ·全文总结第71-72页
   ·研究展望第72-73页
参考文献第73-76页
致谢第76-78页
攻读学位期间发表的学术论文第78页

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