基于局部不变性和颜色恒常性的视觉词袋模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第11-14页 |
| 1.2.1 局部特征国内外研究动态 | 第11-12页 |
| 1.2.2 颜色恒常性国内外研究动态 | 第12-13页 |
| 1.2.3 视觉词袋国内外研究动态 | 第13-14页 |
| 1.2.4 存在的问题 | 第14页 |
| 1.3 本文的研究内容及整体结构 | 第14-16页 |
| 2 图像局部特征研究 | 第16-34页 |
| 2.1 局部特征算子的分析 | 第16-21页 |
| 2.1.1 角点检测算子 | 第16-18页 |
| 2.1.2 Blob检测算子 | 第18-19页 |
| 2.1.3 FAST算子 | 第19-20页 |
| 2.1.4 特征描述算子 | 第20-21页 |
| 2.2 尺度空间理论 | 第21-22页 |
| 2.3 SIFT算法分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 特征点检测 | 第22-23页 |
| 2.3.2 DoG近似LoG的理论推导 | 第23-24页 |
| 2.3.3 特征描述子 | 第24-25页 |
| 2.4 ORB算法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 OFAST特征点检测 | 第25页 |
| 2.4.2 类RBRIEF描述子 | 第25-26页 |
| 2.4.3 ORB实现步骤 | 第26-27页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第27-32页 |
| 2.5.1 局部特征的检测实验 | 第27-28页 |
| 2.5.2 描述子性能分析 | 第28-32页 |
| 2.5.3 局部特征算子选用分析 | 第32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-34页 |
| 3 颜色恒常性方法研究 | 第34-48页 |
| 3.1 机器视觉的颜色系统理论 | 第34-36页 |
| 3.1.1 颜色空间理论 | 第34-35页 |
| 3.1.2 色差度量 | 第35页 |
| 3.1.3 颜色恒常性理论 | 第35-36页 |
| 3.2 颜色恒常性计算 | 第36-41页 |
| 3.2.1 Retinex经典理论 | 第36-37页 |
| 3.2.2 单尺度Retinex算法分析 | 第37-39页 |
| 3.2.3 多尺度Retinex算法分析 | 第39-40页 |
| 3.2.4 快速的图像光照估计算法 | 第40-41页 |
| 3.3 颜色不变性描述的推导 | 第41-42页 |
| 3.3.1 单一光线下的颜色不变量信息 | 第41-42页 |
| 3.3.2 复杂光线下的颜色不变信息 | 第42页 |
| 3.4 颜色恒常性ORB的提出 | 第42-44页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第44-46页 |
| 3.5.1 颜色不变量性能实验 | 第44-45页 |
| 3.5.2 CCORB性能分析实验 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 构建视觉词袋模型 | 第48-60页 |
| 4.1 视觉词袋模型关键技术分析 | 第48-49页 |
| 4.1.1 局部特征的选择 | 第48-49页 |
| 4.1.2 特征的量化 | 第49页 |
| 4.2 视觉单词的映射 | 第49-52页 |
| 4.2.1 相似度计算 | 第49-50页 |
| 4.2.2 训练视觉词典 | 第50-51页 |
| 4.2.3 特征的多重权重映射 | 第51-52页 |
| 4.3 构建视觉词袋模型 | 第52-54页 |
| 4.3.1 视觉词袋模型整体框架 | 第52页 |
| 4.3.2 局部特征模块 | 第52-53页 |
| 4.3.3 视觉词模块 | 第53页 |
| 4.3.4 视觉词直方图模块 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果及性能分析 | 第54-59页 |
| 4.4.1 图像直方图表示的比较 | 第54-56页 |
| 4.4.2 视觉词袋性能分析 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文总结 | 第60-61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
