SIFT特征匹配算法研究与改进
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·前言 | 第9页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·图像特征描述研究状况 | 第10-12页 |
| ·本文主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| 2 SIFT 算子 | 第14-31页 |
| ·图像特征的分类 | 第14-16页 |
| ·点特征 | 第14-15页 |
| ·线特征 | 第15页 |
| ·面特征 | 第15页 |
| ·纹理特征 | 第15-16页 |
| ·颜色特征 | 第16页 |
| ·点特征提取算子 | 第16-22页 |
| ·SIFT 算子 | 第17页 |
| ·SUSAN 算子 | 第17-20页 |
| ·Harris 算子 | 第20-22页 |
| ·SIFT 算法概述 | 第22-29页 |
| ·DoG 尺度空间生成 | 第22-23页 |
| ·特征点搜索 | 第23-25页 |
| ·点的搜索与精确定位 | 第25-26页 |
| ·删除边缘效应 | 第26-27页 |
| ·特征点方向分配 | 第27-29页 |
| ·特征点特征矢量生成 | 第29页 |
| ·特征点的匹配 | 第29-31页 |
| 3 SIFT 算子多种扩展方法及性能比较 | 第31-41页 |
| ·SIFT 描述子的扩展 | 第31-33页 |
| ·PCA-SIFT | 第31-32页 |
| ·GLOH | 第32-33页 |
| ·匹配算法的扩展 | 第33-35页 |
| ·归一化互相关法 | 第33-34页 |
| ·Hausdorff 距离 | 第34-35页 |
| ·性能比较和实验验证 | 第35-41页 |
| ·特征提取算子衡量标准 | 第35-36页 |
| ·性能比较 | 第36-38页 |
| ·SIFT 算子实验验证 | 第38-41页 |
| 4 一种全局结构化的 SIFT 算法 | 第41-49页 |
| ·生成 GS-SIFT 特征描述子 | 第41-43页 |
| ·圆形邻域的划分 | 第41-42页 |
| ·同心圆内每个像素点的最大曲率 | 第42页 |
| ·GS-SIFT 组合特征 | 第42-43页 |
| ·特征向量排序 | 第43页 |
| ·GS-SIFT 特征描述子的匹配 | 第43页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第43-48页 |
| ·算法性能评价指标 | 第43-44页 |
| ·不同算法的验证与性能比较分析 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 5 基于旋转不变纹理的 SIFT 算法 | 第49-57页 |
| ·RIT 特征 | 第49页 |
| ·RIT-SIFT 描述子 | 第49-51页 |
| ·RIT 特征计算 | 第49-50页 |
| ·关键点周围区域的 RIT 特征描述 | 第50-51页 |
| ·RIT-SIFT 特征描述子的匹配 | 第51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-56页 |
| ·性能评价指标 | 第51-52页 |
| ·描述子性能比较 | 第52-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 6 结束语 | 第57-59页 |
| ·本文工作及成果总结 | 第57页 |
| ·下一步的研究工作 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文及专利成果 | 第64页 |
| B. 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第64页 |
