面向高分辨率航测图像的特征匹配方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 前言 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第8-11页 |
| 1.2.1 特征描述子方法研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 哈希学习研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 高分辨率航测图像特征匹配理论综述 | 第14-25页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 图像特征匹配的基本原理 | 第14-15页 |
| 2.3 特征点提取算法 | 第15-19页 |
| 2.3.1 斑点特征提取算法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 角点特征提取算法 | 第17-19页 |
| 2.4 特征描述子 | 第19-23页 |
| 2.4.1 浮点型特征描述子 | 第19-21页 |
| 2.4.2 二值型特征描述子 | 第21-23页 |
| 2.5 图像匹配性能评价指标 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于预测区域的多特征提取算法 | 第25-39页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 预测区域构建 | 第25-27页 |
| 3.3 特征检测 | 第27-33页 |
| 3.3.1 尺度空间金字塔构建 | 第27-28页 |
| 3.3.2 特征点检测 | 第28-29页 |
| 3.3.3 多特征描述向量构建 | 第29-33页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 局部哈希学习方法研究 | 第39-55页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 哈希学习方法介绍 | 第39-42页 |
| 4.2.1 哈希学习方法分类 | 第40-41页 |
| 4.2.2 哈希函数性能评价 | 第41-42页 |
| 4.3 局部哈希学习 | 第42-49页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 4.3.2 构建哈希函数 | 第43-44页 |
| 4.3.3 目标函数优化 | 第44-47页 |
| 4.3.4 量化策略优化 | 第47-49页 |
| 4.4 哈希学习性能比较分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第49-50页 |
| 4.4.2 性能评价指标 | 第50页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于哈希学习的航测图像特征匹配 | 第55-70页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 常用的相似性度量方法及匹配准则 | 第55-62页 |
| 5.2.1 相似距离度量方法 | 第55-58页 |
| 5.2.2 常用的匹配准则 | 第58-62页 |
| 5.3 基于哈希学习的特征匹配 | 第62-64页 |
| 5.4 特征匹配性能比较与分析 | 第64-69页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第64-65页 |
| 5.4.2 不同算法性能比较分析 | 第65-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 实验与分析 | 第70-78页 |
| 6.1 实验设置 | 第70-72页 |
| 6.2 性能评价指标 | 第72页 |
| 6.3 航测图像特征匹配 | 第72-77页 |
| 6.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第七章 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者在攻读硕士学位期间学术成果 | 第85页 |
