数字图像角点检测算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·数字图像处理基础 | 第11-13页 |
| ·数字图像处理的发展概况 | 第11-12页 |
| ·数字图像处理的分类 | 第12页 |
| ·数字图像处理主要研究的内容 | 第12-13页 |
| ·数字图像处理的主要应用 | 第13页 |
| ·角点提取研究现状 | 第13-16页 |
| ·角点的定义 | 第13-14页 |
| ·国内外角点研究的现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-17页 |
| 第二章 图像角点检测技术研究 | 第17-29页 |
| ·Moravec 角点检测算法 | 第17-18页 |
| ·Harris 角点检测算法 | 第18-20页 |
| ·SUSAN 角点检测算法 | 第20-22页 |
| ·MIC 角点检测算法 | 第22-25页 |
| ·SIFT 角点检测算法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 Canny 边缘检测算法及其改进 | 第29-40页 |
| ·Canny 三准则 | 第29-32页 |
| ·好的边缘检测性能 | 第29-30页 |
| ·准确的边缘定位 | 第30-31页 |
| ·单一边缘响应 | 第31-32页 |
| ·传统的 Canny 算法 | 第32-36页 |
| ·高斯滤波 | 第33页 |
| ·梯度计算 | 第33-34页 |
| ·非极大值抑制 | 第34-35页 |
| ·双阈值处理与边缘连接 | 第35-36页 |
| ·Canny 算法的改进 | 第36-39页 |
| ·传统 Canny 算法的不足 | 第36页 |
| ·双边滤波去噪 | 第36-37页 |
| ·改进的梯度计算方法 | 第37-38页 |
| ·本章提出的方法与传统方法的比较 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进的曲率尺度空间角点检测算法 | 第40-47页 |
| ·CSS 角点检测算法 | 第40-41页 |
| ·CSS 算法的改进 | 第41-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第54-56页 |
