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基于Hausdorff距离的图像匹配技术研究及应用开发

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
   ·研究背景第10页
   ·研究现状第10-11页
   ·论文组织第11-13页
第2章 图像匹配问题及相关研究第13-18页
   ·图像匹配问题概述第13-15页
     ·图像匹配问题的定义第13页
     ·解决图像匹配问题的一般流程第13-14页
     ·图像匹配的主要方法及其比较第14页
     ·图像匹配问题研究的关键要素第14-15页
   ·图像匹配理论问题的数学描述第15-17页
     ·图像几何变换的基本数学模型描述第15-16页
     ·图像匹配理论问题的数学表述第16-17页
   ·图像匹配的边缘特征第17-18页
第3章 Hausdorff距离问题及相关研究第18-22页
   ·Hausdorff距离的提出第18页
   ·Hausdorff距离的定义第18-19页
   ·基于Hausdorff距离的图像匹配问题研究现状第19-20页
   ·对Hausdorff距离的相关改进第20-22页
     ·部分Hausdorff距离第20-21页
     ·改进Hausdorff距离(MHD)第21-22页
第4章 结合遗传算法的图像匹配自学习方法第22-32页
   ·遗传算法的提出第22页
   ·遗传算法的基本原理第22-24页
   ·遗传算法的基本术语第24-25页
   ·遗传算法的基本操作第25-29页
     ·参数编码第26页
     ·初始化群体第26页
     ·适应值函数第26-27页
     ·遗传算子第27-28页
     ·控制参数和选择第28-29页
     ·终止循环的条件第29页
   ·遗传算法的特征第29-30页
   ·遗传局部搜索策略第30-32页
第5章 基于Hausdorff距离和遗传算法的图像匹配第32-48页
   ·特征空间与特征提取第32-33页
     ·图像特征提取第32页
     ·图像边缘检测与二值化第32-33页
   ·相似性度量Hausdorff距离第33-35页
     ·Hausdorff距离性质分析第34-35页
   ·变换模型与搜索空间第35-36页
     ·变换模型选择第35页
     ·搜索空间分析第35-36页
   ·基于遗传算法的搜索策略第36-45页
     ·染色体编码第36页
     ·个体适应值评估函数第36-37页
     ·选择算子第37-38页
     ·杂交操作第38-40页
     ·变异操作第40页
     ·种群初始化方法第40-41页
     ·个体自学习第41-45页
   ·算法参数分析第45页
   ·算法的整体流程第45-47页
   ·与其它算法的比较第47-48页
第6章 图像匹配自学习方法应用程序开发第48-62页
   ·人物、动物图像匹配第49-50页
     ·人物图像匹配第49-50页
     ·动物图像匹配第50页
   ·文字图像匹配第50-52页
   ·遥感图像匹配第52-54页
   ·物体图像匹配第54-59页
     ·车辆、飞机图像匹配第54-55页
     ·室内物体匹配第55-58页
     ·场景图像匹配第58-59页
   ·算法匹配效率分析第59-62页
     ·算法匹配的正确率分析第59-60页
     ·算法匹配的时间效率分析第60-62页
第7章 总结与展望第62-64页
   ·总结与展望第62-64页
参考文献第64-70页
致谢第70页

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