| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 图像匹配技术概述 | 第8-12页 |
| 1.2.1 图像匹配技术的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 图像匹配方法分类 | 第9-12页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 基于特征的图像匹配技术 | 第13-31页 |
| 2.1 常用的特征点提取算法 | 第13-22页 |
| 2.1.1 SIFT算法 | 第13-18页 |
| 2.1.2 PCA-SIFT算法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 SURF算法 | 第19-22页 |
| 2.2 典型的二进制特征描述子 | 第22-26页 |
| 2.2.1 BRIEF描述子 | 第22-23页 |
| 2.2.2 ORB描述子 | 第23-25页 |
| 2.2.3 BRISK描述子 | 第25-26页 |
| 2.3 Delaunay三角剖分 | 第26-30页 |
| 2.3.1 Delaunay三角剖分理论 | 第26-27页 |
| 2.3.2 Delaunay三角剖分算法 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 二值化的SIFT特征描述子 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 传统的SIFT特征 | 第32-33页 |
| 3.2.1 SIFT描述子 | 第32页 |
| 3.2.2 SIFT特征向量分布 | 第32-33页 |
| 3.3 基于SIFT的二进制特征描述子 | 第33-35页 |
| 3.3.1 特征量化 | 第33-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 鲁棒性测试 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 结合Delaunay三角剖分的图像匹配算法 | 第39-53页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于DCEL结构的离散点集的三角剖分 | 第39-41页 |
| 4.2.1 Quad-Edge和DCEL结构的对比 | 第39-40页 |
| 4.2.2 DCEL结构中的边关系 | 第40-41页 |
| 4.3 结合Delaunay三角剖分的图像匹配 | 第41-45页 |
| 4.3.1 特征匹配 | 第41-43页 |
| 4.3.2 摄影不变量的应用 | 第43-44页 |
| 4.3.3 基于Delaunay三角剖分的图像匹配 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 4.4.1 图像匹配对比 | 第45-49页 |
| 4.4.2 图像拼接测试 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第53页 |
| 5.2 进一步研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 | 第60页 |
