基于嵌入式系统的自适应SIFT图像配准算法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·图像配准概述 | 第7页 |
| ·国内外研究现状及嵌入式系统介绍 | 第7-9页 |
| ·论文研究内容与组织结构 | 第9-11页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 图像配准技术的介绍 | 第11-19页 |
| ·图像配准的基础知识 | 第11-14页 |
| ·图像配准的数学定义 | 第11-12页 |
| ·图像配准的变换模型 | 第12-14页 |
| ·尺度不变特征理论介绍 | 第14-15页 |
| ·尺度空间理论的发展过程 | 第14页 |
| ·图像在尺度空间中的表示 | 第14-15页 |
| ·基于特征点的图像配准及其检测 | 第15-18页 |
| ·基于特征点的图像配准 | 第15-16页 |
| ·图像特征点的检测 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 SIFT 特征匹配算法及其改进 | 第19-39页 |
| ·SIFT 算法简介 | 第19-20页 |
| ·SIFT 算法的特点 | 第19页 |
| ·SIFT 算法适用问题 | 第19-20页 |
| ·SIFT 算法的基本原理介绍 | 第20-27页 |
| ·尺度空间的生成 | 第20-22页 |
| ·特征点的检测与提取 | 第22-24页 |
| ·关键点方向分配 | 第24-25页 |
| ·特征描述子的生成 | 第25-27页 |
| ·特征向量的匹配 | 第27页 |
| ·SIFT 改进算法中的相关子算法 | 第27-29页 |
| ·K-D 树搜索和 BBF 搜索算法 | 第27-28页 |
| ·RANSAC 算法 | 第28-29页 |
| ·SIFT 算法的扩展算法 | 第29-33页 |
| ·PCA-SIFT 算法 | 第29-30页 |
| ·GLOH 算法 | 第30-31页 |
| ·SURF 算法 | 第31-33页 |
| ·SIFT 算法的程序实现和实验对比 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 SIFT 配准算法的自适应性实现 | 第39-55页 |
| ·SIFT 算法对比度阈值的自适应性研究 | 第39-41页 |
| ·对比度阈值自适应分析 | 第39-40页 |
| ·自适应对比度阈值仿真实验与分析 | 第40-41页 |
| ·SIFT 算法特征描述子自适应性改进 | 第41-45页 |
| ·SIFT 算法圆形特征点描述子 | 第41-43页 |
| ·圆形描述子维度选择实验与分析 | 第43-44页 |
| ·序列图像的 SIFT 算法特征点描述子改进 | 第44-45页 |
| ·欧氏距离比阈值参数的自适应性研究 | 第45-48页 |
| ·欧氏距离比阈值参数的固定取值分析 | 第45页 |
| ·欧氏距离比阈值参数自适应实现 | 第45-47页 |
| ·欧氏距离比阈值参数实验与分析 | 第47-48页 |
| ·自适应 SIFT 算法流程图及实验分析 | 第48-54页 |
| ·自适应 SIFT 算法流程图 | 第48-50页 |
| ·一般图像配准实验与分析 | 第50-51页 |
| ·序列图像的配准实验与分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结及展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文或科研工作 | 第63-64页 |
