| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景、内容和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究内容和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 基于特征点的图像匹配研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于特征曲线的图像匹配研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文的创新点 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的主要内容和组织结构 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 相关理论概述 | 第19-23页 |
| 2.1 图像纹理特征的提取 | 第19-20页 |
| 2.1.1 统计分析法 | 第19页 |
| 2.1.2 结构分析法 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信号处理分析法 | 第20页 |
| 2.2 特征曲线匹配 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 3 实数型曲线描述子的二值化研究 | 第23-33页 |
| 3.1 实数型曲线描述子 | 第23-25页 |
| 3.1.1 MSCD描述子 | 第23页 |
| 3.1.2 IOMSD描述子 | 第23-24页 |
| 3.1.3 IOCD描述子 | 第24页 |
| 3.1.4 TCHP描述子 | 第24-25页 |
| 3.2 基于二分法的二值描述子 | 第25-26页 |
| 3.3 基于三分法的二值描述子 | 第26-27页 |
| 3.4 二值描述子与实数型描述子存储空间与计算耗时比较 | 第27页 |
| 3.5 匹配实验 | 第27-32页 |
| 3.5.1 参数选取 | 第28页 |
| 3.5.2 曲线匹配实验 | 第28-31页 |
| 3.5.3 实验小结 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 梯度序曲线描述子(GOCD) | 第33-51页 |
| 4.1 支撑区域的确定和基于梯度幅值序的子区域划分 | 第33-35页 |
| 4.2 局部梯度序映射 | 第35-36页 |
| 4.3 构建GOCD描述子 | 第36-38页 |
| 4.4 GOF、梯度和IOF的比较 | 第38-39页 |
| 4.5 GOCD伪代码 | 第39页 |
| 4.6 GOCD描述子的曲线匹配实验 | 第39-49页 |
| 4.6.1 实验参数的选取 | 第40页 |
| 4.6.2 曲线匹配实验 | 第40-48页 |
| 4.6.3 实验小结 | 第48-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 论文总结 | 第51页 |
| 5.2 论文展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |