目标跟踪过程中特征点更新及匹配算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第10-13页 |
| 第二章 特征点提取算法 | 第13-24页 |
| 2.1 常用图像特征点 | 第13-14页 |
| 2.2 SIFT特征点 | 第14-19页 |
| 2.2.1 尺度空间的建立 | 第14-16页 |
| 2.2.2 极值点的定位 | 第16-17页 |
| 2.2.3 关键方向确定 | 第17-18页 |
| 2.2.4 生成特征描述子 | 第18-19页 |
| 2.3 基于颜色不变量改进的SIFT算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 颜色不变量 | 第19-21页 |
| 2.3.2 改进的SIFT算法 | 第21页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 特征点匹配算法 | 第24-32页 |
| 3.1 K-D树匹配算法 | 第24-26页 |
| 3.1.1 K-D树的生成过程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 K-D树的最近查找算法 | 第25-26页 |
| 3.2 基于PCA改进的K-D树算法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 PCA技术 | 第26-28页 |
| 3.2.2 改进的K-D树算法 | 第28页 |
| 3.3 RANSAC精匹配算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 目标特征点更新方案 | 第32-45页 |
| 4.1 更新方案设计 | 第32-33页 |
| 4.2 自适应跟踪窗口 | 第33-35页 |
| 4.2.1 仿射变换 | 第33-35页 |
| 4.2.2 计算跟踪窗口 | 第35页 |
| 4.3 目标旋转判定及阈值的确定 | 第35-40页 |
| 4.4 窗口调整及特征点更新 | 第40-42页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 目标跟踪实验及数据分析 | 第45-50页 |
| 5.1 实验结果 | 第45-47页 |
| 5.2 数据分析 | 第47-49页 |
| 5.2.1 正确匹配率比较 | 第47-48页 |
| 5.2.2 跟踪误差比较 | 第48-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
