| 中文摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 牙齿影像同一认定技术的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 图像匹配技术概述 | 第17-19页 |
| 1.3.1 图像匹配的概念 | 第17页 |
| 1.3.2 图像匹配的步骤 | 第17-18页 |
| 1.3.3 图像匹配的方法 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 牙齿定位算法研究 | 第21-34页 |
| 2.1 小波变换理论概述 | 第22-25页 |
| 2.1.1 小波变换的基础理论 | 第22-24页 |
| 2.1.2 图像处理中的小波变换 | 第24-25页 |
| 2.2 数学形态学理论概述 | 第25-29页 |
| 2.2.1 二值图像形态学 | 第25-28页 |
| 2.2.2 灰度图像形态学 | 第28-29页 |
| 2.3 基于数学形态学和小波变换的牙齿定位 | 第29-33页 |
| 2.3.1 数学形态学预处理影像 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于小波变换的牙齿定位 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于特征点的牙齿影像匹配算法研究 | 第34-53页 |
| 3.1 特征点检测 | 第34-44页 |
| 3.1.1 Harris算法 | 第34-37页 |
| 3.1.2 DOG算法 | 第37-40页 |
| 3.1.3 Harris尺度不变算法 | 第40-42页 |
| 3.1.4 算法比较 | 第42-44页 |
| 3.2 特征点描述 | 第44-47页 |
| 3.2.1 SIFT特征描述子 | 第44-46页 |
| 3.2.2 SURF特征描述子 | 第46-47页 |
| 3.2.3 算法比较 | 第47页 |
| 3.3 多算法融合的牙齿影像匹配方法 | 第47-52页 |
| 3.3.1 图像预处理 | 第48-49页 |
| 3.3.2 特征描述子生成 | 第49-51页 |
| 3.3.3 特征点匹配 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 牙齿影像匹配提纯算法研究 | 第53-61页 |
| 4.1 平面图形坐标变换 | 第53-55页 |
| 4.2 RANSAC算法理论及应用 | 第55-58页 |
| 4.2.1 RANSAC算法简介 | 第55-57页 |
| 4.2.2 RANSAC算法在消除错配中的应用 | 第57-58页 |
| 4.2.3 实验分析 | 第58页 |
| 4.3 改进RANSAC算法在牙齿影像匹配中的应用 | 第58-59页 |
| 4.4 改进后的实验效果 | 第59-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士研究生期间研究成果 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |