| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-16页 |
| 1.2 图像局部特征计算方法的研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 局部特征检测子 | 第16-19页 |
| 1.2.2 局部特征描述子 | 第19-21页 |
| 1.3 本文内容安排及主要创新点 | 第21-25页 |
| 1.3.1 本文内容安排 | 第21-22页 |
| 1.3.2 本文主要创新点 | 第22-25页 |
| 第2章 图像特征提取及描述基本方法 | 第25-47页 |
| 2.1 局部特征应用基本架构 | 第25页 |
| 2.2 基于图像局部特征检测的关键技术 | 第25-39页 |
| 2.2.1 尺度空间理论 | 第25-29页 |
| 2.2.2 颜色空间 | 第29-32页 |
| 2.2.3 单尺度检测子 | 第32-34页 |
| 2.2.4 多尺度检测子 | 第34-38页 |
| 2.2.5 海森矩阵检测子 | 第38-39页 |
| 2.3 基于图像局部特征描述的关键技术 | 第39-44页 |
| 2.4 图像局部特征描述子评价机制 | 第44-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 一种基于生物视觉颜色特征的局部特征描述方法 | 第47-65页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 颜色特征空间 | 第49-52页 |
| 3.2.1 视神经的颜色特征响应 | 第49页 |
| 3.2.2“what”视觉通路的生物机制 | 第49-50页 |
| 3.2.3 视觉系统中的对立颜色细胞 | 第50-52页 |
| 3.3 四通道颜色机制 | 第52-54页 |
| 3.3.1 对立颜色的四通道空间 | 第52页 |
| 3.3.2 FCOC不变量 | 第52-53页 |
| 3.3.3 FCOC空间特征直方图 | 第53-54页 |
| 3.4 FCOCSIFT描述子 | 第54-56页 |
| 3.5 性能评价 | 第56-62页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第56页 |
| 3.5.2 可识别性 | 第56-57页 |
| 3.5.3 实验结果和分析 | 第57-61页 |
| 3.5.4 实验匹配结果 | 第61-62页 |
| 3.6 本章小结 | 第62-65页 |
| 第4章 基于局部熵的图像多维特征描述方法 | 第65-81页 |
| 4.1 引言 | 第65-67页 |
| 4.2 多维局部熵 | 第67-68页 |
| 4.3 多维图像局部特征描述子 | 第68-70页 |
| 4.3.1 后融合 | 第69-70页 |
| 4.4 去除图像冗余特征候选点方法 | 第70页 |
| 4.5 指数归一化方法 | 第70-71页 |
| 4.6 实验结果 | 第71-80页 |
| 4.6.1 图像数据库 | 第71页 |
| 4.6.2 评估标准 | 第71-72页 |
| 4.6.3 实验设置 | 第72-73页 |
| 4.6.4 实验结果和分析 | 第73-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第5章 基于熵的加权式图像局部特征描述方法 | 第81-99页 |
| 5.1 引言 | 第81-83页 |
| 5.2 局部特征检测子 | 第83-85页 |
| 5.2.1 高斯差分 | 第83-84页 |
| 5.2.2 定位特征点 | 第84-85页 |
| 5.3 熵 | 第85-86页 |
| 5.3.1 信息熵 | 第85页 |
| 5.3.2 局部熵 | 第85-86页 |
| 5.4 局部描述子 | 第86-88页 |
| 5.4.1 图像梯度直方图描述子 | 第86-87页 |
| 5.4.2 基于熵的加权式描述子 | 第87-88页 |
| 5.5 描述子规则化 | 第88页 |
| 5.6 实验结果 | 第88-98页 |
| 5.6.1 图像数据库 | 第88-89页 |
| 5.6.2 评估标准 | 第89-90页 |
| 5.6.3 实验设置 | 第90页 |
| 5.6.4 实验结果和分析 | 第90-98页 |
| 5.7 本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 基于最大熵的显著性图像特征描述方法 | 第99-117页 |
| 6.1 引言 | 第99-101页 |
| 6.2 基于图论的视觉显著性方法 | 第101-103页 |
| 6.3 显著性图像分割方法 | 第103-104页 |
| 6.4 基于最大熵的图像描述方法 | 第104-106页 |
| 6.4.1 尺度的选择 | 第104-105页 |
| 6.4.2 基于最大熵的尺度选择描述子 | 第105-106页 |
| 6.5 实验结果 | 第106-115页 |
| 6.5.1 图像数据库 | 第106页 |
| 6.5.2 评估标准 | 第106页 |
| 6.5.3 实验设置 | 第106页 |
| 6.5.4 实验结果和分析 | 第106-115页 |
| 6.6 本章小结 | 第115-117页 |
| 第7章 总结与展望 | 第117-119页 |
| 7.1 总结 | 第117-118页 |
| 7.2 未来工作方向 | 第118-119页 |
| 参考文献 | 第119-129页 |
| 作者在学期间所取得的科研成果 | 第129-130页 |
| 致谢 | 第130页 |