基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文的主要工作及章节安排 | 第11-13页 |
| 第二章 图像匹配算法研究 | 第13-43页 |
| 2.1 概述 | 第13-16页 |
| 2.1.1 图像匹配的要素构成 | 第13-15页 |
| 2.1.2 图像匹配的关键步骤 | 第15-16页 |
| 2.1.3 匹配算法的评价准则 | 第16页 |
| 2.2 基于图像灰度的匹配方法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 ABS算法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 序贯相似性检测算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 归一化互相关算法 | 第20-21页 |
| 2.3 基于特征的图像匹配方法 | 第21-41页 |
| 2.3.1 Moravec角点检测算法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 SUSAN角点检测算法 | 第25-27页 |
| 2.3.3 Harris角点检测算法 | 第27-29页 |
| 2.3.4 SIFT算法 | 第29-41页 |
| 2.3.4.1 SIFT尺度空间 | 第30-36页 |
| 2.3.4.2 SIFT描述符 | 第36-41页 |
| 2.4 小结 | 第41-43页 |
| 第三章 匹配算法对比实验及分析 | 第43-65页 |
| 3.1 基于图像灰度的模板匹配实验及分析 | 第43-51页 |
| 3.2 基于特征点的图像匹配实验及分析 | 第51-63页 |
| 3.3 算法性能的对比分析 | 第63-65页 |
| 第四章 SIFT特征点匹配 | 第65-73页 |
| 4.1 特征点初步匹配 | 第66-69页 |
| 4.1.1 K-D树空间结构 | 第66-68页 |
| 4.1.2 初步匹配 | 第68-69页 |
| 4.2 实验结果及分析 | 第69-72页 |
| 4.3 小结 | 第72-73页 |
| 第五章 图像拼接 | 第73-83页 |
| 5.1 图像拼接相关理论 | 第73-75页 |
| 5.1.1 图像变换模型 | 第73-74页 |
| 5.1.2 图像运动关系 | 第74-75页 |
| 5.2 视差梯度约束 | 第75-77页 |
| 5.3 图像变换及拼接 | 第77-79页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第79-82页 |
| 5.5 小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 对论文工作的总结 | 第83页 |
| 6.2 存在的问题及展望 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
