| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-21页 |
| ·图像匹配理论 | 第13-15页 |
| ·图像匹配的定义 | 第13页 |
| ·图像匹配算法分类 | 第13-15页 |
| ·图像匹配的预处理 | 第15-18页 |
| ·图像平滑 | 第15-16页 |
| ·图像增强 | 第16-17页 |
| ·图像几何变换 | 第17-18页 |
| ·研究的目的与意义 | 第18-19页 |
| ·本文的工作和组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 常见的特征提取与匹配方法 | 第21-27页 |
| ·特征点提取方法 | 第21-25页 |
| ·Moravec 特征点提取 | 第21-22页 |
| ·Harris 特征点提取 | 第22-23页 |
| ·Harris-Laplace 特征点提取 | 第23页 |
| ·SUAN 特征点提取 | 第23-24页 |
| ·SIFT 特征点提取方法 | 第24-25页 |
| ·特征点描述子 | 第25-26页 |
| ·基于微分的描述子 | 第25页 |
| ·基于分布的描述子 | 第25-26页 |
| ·不变矩描述子 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 尺度不变的特征匹配 | 第27-36页 |
| ·尺度空间理论 | 第27-30页 |
| ·高斯尺度空间的构造 | 第27-29页 |
| ·图像金字塔 | 第29-30页 |
| ·SIFT 算法 | 第30-32页 |
| ·仿真实验 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 一种改进的多尺度 HARRIS 特征点检测 | 第36-46页 |
| ·Harris 算子 | 第36-37页 |
| ·Harris-Laplace 特征点检测 | 第37-38页 |
| ·改进的 Harris-Laplace 特征点检测 | 第38-40页 |
| ·分组多尺度 Harris 特征点 | 第38-39页 |
| ·剔除冗余点 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 利用 HARRIS 算子思想构造新的描述子 | 第46-52页 |
| ·Harris 区域自互相关 | 第46-47页 |
| ·利用区域自互相关构造特征点描述子 | 第47-49页 |
| ·仿真实验 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·图像匹配 | 第52页 |
| ·本文所作的工作 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第57-58页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第58-59页 |
