| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 1 绪论 | 第15-22页 |
| ·图像跟踪算法研究现状 | 第15-16页 |
| ·基于匹配的图像跟踪算法 | 第16-19页 |
| ·图像特征提取方法 | 第17-18页 |
| ·相似度指标 | 第18页 |
| ·目标搜索方法 | 第18-19页 |
| ·目标尺寸自适应方法 | 第19页 |
| ·相似度指标评价方法 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 2 图像匹配数学模型 | 第22-67页 |
| ·匹配模型建立的主体思路 | 第22-30页 |
| ·图像匹配问题的形式化描述 | 第22-23页 |
| ·主体思路 | 第23-30页 |
| ·图像匹配数学模型 | 第30-34页 |
| ·关于匹配模型的一些定义 | 第30-31页 |
| ·图像匹配数学模型的建立 | 第31-34页 |
| ·模型验证 | 第34-36页 |
| ·标准测试实例 | 第34页 |
| ·基于标准测试实例的模型验证 | 第34-36页 |
| ·相似度指标的匹配曲线分析 | 第36-43页 |
| ·几种相似度指标的匹配函数和匹配曲线 | 第36-39页 |
| ·巴氏指标的匹配曲线性质分析 | 第39-40页 |
| ·Kullback-Leibler散度的匹配曲线性质分析 | 第40-41页 |
| ·直方图交集距离的匹配曲线性质分析 | 第41-42页 |
| ·交叉相关积的匹配曲线性质分析 | 第42-43页 |
| ·无偏无错匹配条件分析 | 第43-50页 |
| ·几个引理及推论 | 第44-45页 |
| ·巴氏指标的无偏无错匹配条件 | 第45-46页 |
| ·Kullback-Leiber散度的无偏无错匹配条件 | 第46-47页 |
| ·直方图交集距离的无偏无错匹配条件 | 第47-49页 |
| ·交叉相关积的无偏无错匹配条件 | 第49-50页 |
| ·归一化交叉相关积的匹配性能分析 | 第50-53页 |
| ·归一化交叉相关积的匹配曲线分析 | 第50-51页 |
| ·归一化交叉相关积的无偏无错匹配条件 | 第51-53页 |
| ·实验结果与分析总结 | 第53-65页 |
| ·标准匹配实例验证 | 第53-54页 |
| ·实际图像序列分析 | 第54-60页 |
| ·相似度指标的无偏无错匹配条件总结与实验比较 | 第60-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 3 改进的巴氏指标和背景抑制相似度指标 | 第67-84页 |
| ·改进的巴氏指标 | 第67-74页 |
| ·改进的巴氏指标 | 第67-68页 |
| ·参数α的选择 | 第68-70页 |
| ·改进的巴氏指标的匹配性能实验 | 第70-74页 |
| ·背景抑制相似度指标 | 第74-82页 |
| ·背景抑制相似度指标 | 第74-77页 |
| ·关于参数的讨论 | 第77-78页 |
| ·实验结果比较 | 第78-82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 4 基于后验概率指标的快速图像跟踪算法 | 第84-107页 |
| ·背景抑制指标的后验概率意义 | 第84-85页 |
| ·后验概率指标的特性分析 | 第85-89页 |
| ·自适应快速平移搜索图像跟踪算法 | 第89-99页 |
| ·快速平移目标搜索算法 | 第90-91页 |
| ·目标尺寸自适应算法 | 第91-93页 |
| ·实验结果分析比较 | 第93-99页 |
| ·质心迭代图像跟踪算法 | 第99-106页 |
| ·目标搜索问题描述 | 第99-101页 |
| ·质心迭代图像跟踪算法 | 第101-102页 |
| ·收敛性分析 | 第102-103页 |
| ·实验结果与分析 | 第103-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 5 基于交点累积空间的角点检测算法 | 第107-129页 |
| ·角点检测算法简介 | 第107-108页 |
| ·交点累积角点检测算法 | 第108-113页 |
| ·算法思想及证明 | 第108-111页 |
| ·算法推导 | 第111-112页 |
| ·边缘检测算法和极大值搜索算法 | 第112-113页 |
| ·实验结果与分析 | 第113-127页 |
| ·算法可行性验证 | 第113-114页 |
| ·算法对旋转和斜边伪角点的鲁棒性 | 第114-115页 |
| ·算法在尺度变化下的鲁棒性 | 第115-116页 |
| ·算法的噪声鲁棒性 | 第116-117页 |
| ·算法定位精度 | 第117-118页 |
| ·复杂图像和真实图像角点检测 | 第118-123页 |
| ·算法缺点讨论 | 第123-125页 |
| ·算法计算量分析 | 第125-127页 |
| ·交点累积算法在图像跟踪中的应用 | 第127页 |
| ·小结 | 第127-129页 |
| 6 结论与展望 | 第129-132页 |
| ·本文总结 | 第129-130页 |
| ·未来研究展望 | 第130-132页 |
| 致谢 | 第132-133页 |
| 参考文献 | 第133-139页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第139-140页 |