基于改进的KAZE算法的特征提取与匹配
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 图像的特性及匹配 | 第15-23页 |
| 2.1 图像匹配原理 | 第15-17页 |
| 2.2 图像匹配方法 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于灰度的图像匹配 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于特征的图像匹配 | 第19-21页 |
| 2.3 图像匹配技术的评估方法及标准 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 局部特征点提取与匹配 | 第23-37页 |
| 3.1 局部特征点提取算法 | 第23-30页 |
| 3.1.1 特征检测提取 | 第23-28页 |
| 3.1.2 算法的性能分析 | 第28-30页 |
| 3.2 局部特征点描述 | 第30-33页 |
| 3.2.1 浮点型特征矢量描述 | 第30-31页 |
| 3.2.2 二进制字符串特征描述 | 第31-32页 |
| 3.2.3 特征描述子性能分析 | 第32-33页 |
| 3.3 SURF和RANSAC的匹配优化算法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 随机采样一致性 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进算法的仿真实现 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 KAZE非线性匹配方法 | 第37-45页 |
| 4.1 非线性特征提取算法 | 第37页 |
| 4.2 KAZE算法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 非线性扩散滤波 | 第38-40页 |
| 4.2.2 非线性尺度空间的构建 | 第40页 |
| 4.2.3 特征检测与描述 | 第40-42页 |
| 4.2.4 特征匹配 | 第42页 |
| 4.3 KAZE算法性能分析比较 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 KAZE算法的改进 | 第45-50页 |
| 5.1 算法的改进 | 第45-47页 |
| 5.1.1 特征点检测方法改进 | 第45页 |
| 5.1.2 特征匹配方法改进 | 第45-47页 |
| 5.2 实验仿真条件 | 第47页 |
| 5.3 实验仿真结果 | 第47-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
