首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

基于几何约束的图像特征提取及匹配算法研究与应用

摘要第4-7页
ABSTRACT第7-10页
第一章 绪论第14-18页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-16页
    1.3 研究目的和内容第16-18页
        1.3.1 研究目的第16页
        1.3.2 研究内容第16-18页
第二章 图像特征匹配算法及匹配性能指标分析第18-26页
    2.1 引言第18页
    2.2 SURF算法流程第18-19页
    2.3 图像特征点的检测及提取第19-21页
        2.3.1 Hessian矩阵的高斯金字塔模型第19-21页
        2.3.2 基于非极大值的特征点第21页
    2.4 图像的特征描述子第21-23页
        2.4.1 特征点定位及主方向的确定第21-22页
        2.4.2 特征点描述算子第22-23页
    2.5 图像的特征匹配第23-25页
        2.5.1 欧氏距离匹配第23页
        2.5.2 RANSAC算法第23-24页
        2.5.3 匹配性能评价指标第24-25页
    2.6 本章小节第25-26页
第三章 基于图像几何约束的目标边缘提取第26-45页
    3.1 引言第26页
    3.2 图像几何约束基本框架第26-31页
        3.2.1 预处理第27-29页
            3.2.1.1 图像灰度化处理第27-28页
            3.2.1.2 图像的平滑第28-29页
        3.2.2 边缘检测第29-30页
        3.2.3 连通域处理第30-31页
    3.3 基于几何约束规则的目标图像形状曲线提取第31-44页
        3.3.1 基于曲线长度的过滤规则第32-34页
        3.3.2 基于曲线周长的曲线过滤规则第34-37页
        3.3.3 基于曲线面积的过滤规则第37-40页
        3.3.4 基于曲线几何特性的聚类算法过滤规则第40-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第四章 SURF算法的改进及应用第45-72页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 图像几何优化处理方案第46-47页
        4.2.1 不同尺度的图像几何优化原理第46-47页
        4.2.2 图像Hessian矩阵的迹的几何优化原理第47页
    4.3 几何优化方案处理过程及结果分析第47-55页
        4.3.1 高斯滤波第47-49页
        4.3.2 边缘处理第49-50页
        4.3.3 形态学处理第50-53页
        4.3.4 连通域应用过滤规则处理第53-55页
    4.4 基于优化方案的算法改进原理第55-66页
        4.4.1 基于优化方案的特征点检测及提取第56-60页
        4.4.2 图像特征点的匹配第60-66页
            4.4.2.1 基于特征点匹配原理第60-61页
            4.4.2.2 实验结果与分析第61-66页
    4.5 基于工业环境的改进算法的应用第66-70页
        4.5.1 简单场景工件图像的匹配应用第66-69页
        4.5.2 复杂场景工件图像的特征点检测应用第69-70页
    4.6 本章小节第70-72页
第五章 总结与展望第72-74页
    5.1 总结第72-73页
    5.2 展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
硕士期间发表的论文第79页

论文共79页,点击 下载论文
上一篇:基于VR头盔的腹部器官虚拟手术系统研究
下一篇:A公司合同管理信息系统设计与开发