基于特征点和方向向量的快速目标匹配算法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 目标匹配算法概述 | 第11-13页 |
| 1.2.1 基于灰度的目标匹配算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于局部特征的目标匹配算法 | 第12页 |
| 1.2.3 基于外观的目标匹配算法 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 基于特征点的目标匹配 | 第15-25页 |
| 2.1 ORB介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.1 ORB特征点检测 | 第15页 |
| 2.1.2 特征点描述子 | 第15-16页 |
| 2.2 描述子相似性度量 | 第16-18页 |
| 2.3 特征点匹配 | 第18-19页 |
| 2.4 稳健的特征点提取算法 | 第19-21页 |
| 2.5 仿射变换参数的确定 | 第21-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 多目标的分离与匹配 | 第25-31页 |
| 3.1 背景介绍 | 第25页 |
| 3.2 特征点分离匹配关键算法 | 第25-30页 |
| 3.2.1 模板特征点向量集建立 | 第26-27页 |
| 3.2.2 匹配点标记中心点估计 | 第27页 |
| 3.2.3 标记中心点聚类 | 第27-29页 |
| 3.2.4 异常点剔除 | 第29页 |
| 3.2.5 分类匹配 | 第29-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于方向向量的目标细定位 | 第31-51页 |
| 4.1 算法背景 | 第31-32页 |
| 4.2 算法原理 | 第32-35页 |
| 4.3 边缘检测算子的选取 | 第35-38页 |
| 4.3.1 Roberts算子 | 第35-36页 |
| 4.3.2 Sobel算子 | 第36-37页 |
| 4.3.3 Laplacian算子 | 第37页 |
| 4.3.4 综合比较 | 第37-38页 |
| 4.4 图像金字塔加速 | 第38-41页 |
| 4.5 改进的方向向量提取算法 | 第41-45页 |
| 4.6 亚像素精度的获取 | 第45-50页 |
| 4.6.1 多项式拟合原理 | 第46-47页 |
| 4.6.2 快速拟合算法 | 第47-49页 |
| 4.6.3 亚像素精度 | 第49-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统架构 | 第51-60页 |
| 5.1 开发环境介绍 | 第51-53页 |
| 5.2 匹配系统介绍 | 第53-59页 |
| 5.2.1 主界面概览 | 第53-54页 |
| 5.2.2 模板与图像载入系统 | 第54-55页 |
| 5.2.3 模板ROI选取 | 第55-56页 |
| 5.2.4 中间结果展示 | 第56-57页 |
| 5.2.5 匹配结果展示 | 第57-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 实验与分析 | 第60-69页 |
| 6.1 不变性检验 | 第60-62页 |
| 6.1.1 旋转不变性检验 | 第60-61页 |
| 6.1.2 光照不变性检验 | 第61-62页 |
| 6.2 速度检验 | 第62页 |
| 6.3 匹配精度检验 | 第62-63页 |
| 6.4 多目标匹配检测 | 第63-66页 |
| 6.5 可靠性检验 | 第66-68页 |
| 6.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第七章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 7.1 全文总结 | 第69页 |
| 7.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
