一种对数极坐标系下的尺度不变特征点提取器及其在图像匹配中的应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 本研究主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第14-17页 |
| 第二章 文献综述 | 第17-27页 |
| 2.1 图像匹配基本概念 | 第17-19页 |
| 2.1.1 特征空间 | 第17-18页 |
| 2.1.2 相似性度量 | 第18页 |
| 2.1.3 搜索空间 | 第18-19页 |
| 2.1.4 搜索策略 | 第19页 |
| 2.2 图像匹配算法的分类 | 第19-26页 |
| 2.2.1 基于灰度的图像匹配算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于特征的图像匹配算法 | 第21-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 图像的坐标变换 | 第27-39页 |
| 3.1 常用坐标系简介 | 第27-30页 |
| 3.1.1 平面直角坐标系 | 第27-28页 |
| 3.1.2 极坐标系 | 第28-29页 |
| 3.1.3 对数极坐标系 | 第29-30页 |
| 3.2 图像的坐标变换 | 第30-37页 |
| 3.2.1 图像的坐标变换原理 | 第30-33页 |
| 3.2.2 常用插值算法简介 | 第33-36页 |
| 3.2.3 图像的坐标变换实例 | 第36-37页 |
| 3.3 图像梯度的坐标变换 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 对数极坐标系下特征点的检测与描述 | 第39-75页 |
| 4.1 对数极坐标系下特征点的检测 | 第39-59页 |
| 4.1.1 图像的预处理 | 第39-40页 |
| 4.1.2 泡点和特征尺度的检测 | 第40-51页 |
| 4.1.3 角点和边缘点的检测 | 第51-59页 |
| 4.2 对数极坐标系下特征点的描述 | 第59-72页 |
| 4.2.1 特征窗口位置的确定 | 第60-61页 |
| 4.2.2 特征窗口取向的校正 | 第61-67页 |
| 4.2.3 梯度直方图的构造 | 第67-69页 |
| 4.2.4 描述符归一化处理 | 第69-70页 |
| 4.2.5 描述符维度的确定 | 第70-72页 |
| 4.3 描述符集合文件的结构 | 第72-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 对数极坐标系下描述符的匹配 | 第75-115页 |
| 5.1 描述符的匹配 | 第75-84页 |
| 5.1.1 描述符相似性的度量 | 第75-78页 |
| 5.1.2 描述符匹配正确性的判断 | 第78-83页 |
| 5.1.3 描述符匹配性能的评价 | 第83-84页 |
| 5.2 实验结果及分析 | 第84-108页 |
| 5.2.1 尺度缩放图组 | 第86-91页 |
| 5.2.2 仿射变换图组 | 第91-96页 |
| 5.2.3 图像模糊图组 | 第96-101页 |
| 5.2.4 明暗变化图组 | 第101-104页 |
| 5.2.5 图像压缩图组 | 第104-107页 |
| 5.2.6 实验结果分析 | 第107-108页 |
| 5.3 对数极坐标系下特征点在图像匹配中的应用 | 第108-113页 |
| 5.3.1 随机抽样一致性算法 | 第108-111页 |
| 5.3.2 迭代最近点算法 | 第111-113页 |
| 5.4 本章小结 | 第113-115页 |
| 第六章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第115-116页 |
| 6.2 对今后工作的展望 | 第116-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 参考文献 | 第121-125页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表论文目录 | 第125-127页 |
| 附录B 攻读硕士期间参与的研究工作 | 第127页 |
