| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 插图清单 | 第17-19页 |
| 表格清单 | 第19-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-28页 |
| 1.1 研究课题背景和意义 | 第20页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第20-24页 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 | 第24-28页 |
| 第二章 图像集摘要关键技术及原理 | 第28-38页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 图像特征匹配 | 第28-33页 |
| 2.2.1 图像特征提取与描述 | 第28-30页 |
| 2.2.2 特征匹配与几何校验 | 第30-33页 |
| 2.3 聚类分析 | 第33-37页 |
| 2.3.1 聚类分析简介 | 第34-36页 |
| 2.3.2 自动聚类算法 | 第36-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 一种改进特征描述和几何校验的SIFT优化算法 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 SIFT算法介绍 | 第38-44页 |
| 3.2.1 特征点检测 | 第38-41页 |
| 3.2.2 特征点描述 | 第41-42页 |
| 3.2.3 特征点匹配与校验 | 第42-44页 |
| 3.3 一种改进特征描述和几何校验的SIFT优化算法 | 第44-47页 |
| 3.3.1 变邻域的SIFT特征描述 | 第44-45页 |
| 3.3.2 简化的RANSAC几何校验 | 第45-47页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第47-52页 |
| 3.4.1 匹配性能测试实验 | 第48-51页 |
| 3.4.2 匹配速度测试实验 | 第51-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于空间约束的SURF特征匹配优化算法 | 第54-66页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 SURF算法 | 第54-56页 |
| 4.2.1 特征点检测 | 第54-55页 |
| 4.2.2 特征点描述 | 第55-56页 |
| 4.3 基于空间约束的SURF特征匹配优化算法 | 第56-59页 |
| 4.3.1 匹配点排序 | 第56-57页 |
| 4.3.2 构建空间约束矩阵 | 第57-58页 |
| 4.3.3 融合空间约束的几何校验 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-65页 |
| 4.4.1 匹配性能测试实验 | 第59-63页 |
| 4.4.2 匹配速度测试实验 | 第63-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于桶的蚁群自动聚类算法 | 第66-80页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 蚁群聚类算法介绍 | 第66-71页 |
| 5.2.1 蚁群聚类模型 | 第66-70页 |
| 5.2.2 ATTA蚁群聚类算法 | 第70-71页 |
| 5.3 基于桶的ATTA蚁群聚类算法 | 第71-76页 |
| 5.3.1 基于桶的思想 | 第71-73页 |
| 5.3.2 基于桶的ATTA蚁群优化算法 | 第73-76页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第76-79页 |
| 5.4.1 测试数据集 | 第76-77页 |
| 5.4.2 F-measure结果分析 | 第77页 |
| 5.4.3 检测到的聚类数目分析 | 第77-78页 |
| 5.4.4 运行时间的比较 | 第78-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 基于有效性指标的快速近邻传播自动聚类 | 第80-102页 |
| 6.1 引言 | 第80页 |
| 6.2 近邻传播聚类算法 | 第80-83页 |
| 6.2.1 归属度和吸引度的更新 | 第81-82页 |
| 6.2.2 目标函数 | 第82页 |
| 6.2.3 偏向参数与聚类数目 | 第82-83页 |
| 6.3 有效性指标 | 第83-87页 |
| 6.3.1 外部有效性指标 | 第83-84页 |
| 6.3.2 内部有效性指标 | 第84-87页 |
| 6.4 FIND FRIEND(FF)有效性指标 | 第87-91页 |
| 6.4.1 设计思路及相关定义 | 第87-88页 |
| 6.4.2 FF指标用于确定最佳聚类数 | 第88-89页 |
| 6.4.3 大规模数据集的最佳聚类数确定 | 第89-90页 |
| 6.4.4 基于FastAP算法的图像集自动摘要 | 第90-91页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第91-101页 |
| 6.5.1 实验一：有效性指标对比实验 | 第91-95页 |
| 6.5.2 实验二：大规模数据集的自动聚类测试 | 第95-98页 |
| 6.5.3 实验三：大规模图像集的自动摘要生成 | 第98-101页 |
| 6.6 本章小结 | 第101-102页 |
| 第七章 总结与展望 | 第102-104页 |
| 7.1 总结 | 第102-103页 |
| 7.2 展望 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-116页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第116页 |