基于特征点的图像匹配算法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| §1.1 课题的研究背景 | 第11-12页 |
| §1.2 图像匹配研究现状 | 第12-15页 |
| ·基于灰度相关的匹配算法 | 第12-13页 |
| ·基于特征的匹配算法 | 第13-14页 |
| ·基于解释的匹配算法 | 第14-15页 |
| §1.3 本文的内容与组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 特征点提取算法 | 第16-34页 |
| §2.1 特征点提取算法概述 | 第16-17页 |
| §2.2 基于灰度的角点提取算法 | 第17-27页 |
| ·Moravace算子 | 第17-18页 |
| ·Beaudet算子 | 第18-19页 |
| ·Harris算子 | 第19-21页 |
| ·SUSAN算子 | 第21-22页 |
| ·MIC算子 | 第22-25页 |
| ·几种算子比较与总结 | 第25-27页 |
| §2.3 多尺度特征点提取算法 | 第27-33页 |
| ·图像的多尺度表达及尺度选择 | 第27-28页 |
| ·Harris-Laplacian特征点提取算法 | 第28-30页 |
| ·DOG特征点提取算法 | 第30-33页 |
| §2.4 小结 | 第33-34页 |
| 第3章 局部特征描述子 | 第34-46页 |
| §3.1 局部特征描述子概述 | 第34-35页 |
| §3.2 几种常用的特征描述子 | 第35-44页 |
| ·SIFT及其扩展的特征描述子 | 第35-38页 |
| ·MOPs特征描述子 | 第38-39页 |
| ·局部差分不变量 | 第39-41页 |
| ·Spin-Image特征描述子 | 第41-42页 |
| ·SURF描述子 | 第42-43页 |
| ·几种特征描述子总结 | 第43-44页 |
| §3.3 特征描述子的性能评价 | 第44-45页 |
| §3.4 小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于DOG特征点的快速图像匹配算法 | 第46-59页 |
| §4.1 SIFT特征匹配算法简介 | 第46-48页 |
| §4.2 基于DOG特征点的快速匹配算法 | 第48-52页 |
| ·简化的DOG特征点提取 | 第48-49页 |
| ·RIF-25特征描述子生成 | 第49-50页 |
| ·匹配并剔除误配点 | 第50-52页 |
| §4.3 仿真实验分析与比较 | 第52-58页 |
| §4.4 小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| §5.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| §5.2 今后的研究方向 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士期间已撰写和发表的论文 | 第65页 |
