| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文的研究意义和主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文的研究意义 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·文章的组织安排 | 第15-16页 |
| 第二章 图像匹配简介 | 第16-26页 |
| ·图像匹配的概念 | 第16页 |
| ·图像匹配的流程和关键要素 | 第16-17页 |
| ·图像匹配的相似性度量原理 | 第17-21页 |
| ·最小距离度量 | 第18-19页 |
| ·相关度量 | 第19-21页 |
| ·图像匹配方法的分类 | 第21-24页 |
| ·基于灰度相关的图像匹配方法 | 第21-22页 |
| ·基于特征的图像匹配方法 | 第22-23页 |
| ·基于灰度的方法与基于特征的图像匹配方法比较 | 第23-24页 |
| ·图像匹配性能评价 | 第24-25页 |
| ·影响图像匹配性能的因素 | 第24-25页 |
| ·图像匹配算法性能评价指标 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 并行计算技术与MATLAB并行计算 | 第26-39页 |
| ·并行概念 | 第26页 |
| ·并行计算机 | 第26-27页 |
| ·并行计算机的分类 | 第26-27页 |
| ·存储方式 | 第27页 |
| ·并行计算 | 第27-30页 |
| ·并行算法设计原则和方法 | 第28-29页 |
| ·并行编程模型 | 第29-30页 |
| ·MATLAB并行计算 | 第30-33页 |
| ·MATLAB并行计算发展简介 | 第30-33页 |
| ·MATLAB并行计算工具箱 | 第33页 |
| ·Matlab中并行算法开发 | 第33-38页 |
| ·任务并行编程(parfor) | 第34-36页 |
| ·数据并行编程（Spmd） | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于Hausdorff距离的图像匹配并行算法设计与实 现 | 第39-50页 |
| ·Hausdorff距离 | 第39-40页 |
| ·Hausdorff距离定义[78] | 第39页 |
| ·部分Hausdorff距离定义 | 第39-40页 |
| ·Hausdorff距离在图像匹配中的应用 | 第40-41页 |
| ·图像匹配考虑因素 | 第40页 |
| ·Hausdorff 距离的特点 | 第40-41页 |
| ·Hausdorff距离图像匹配并行算法设计 | 第41-45页 |
| ·图像匹配的并行方案和并行编程模型 | 第41-44页 |
| ·基于Hausdorff距离的图像匹配并行思想 | 第44-45页 |
| ·Hausdorff 距离图像匹配并行算法设计步骤 | 第45页 |
| ·Hausdorff并行匹配算法在灰度图像中的实现 | 第45-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·实验环境 | 第47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于序列相似性检测的图像匹配并行算法设计与实现 | 第50-58页 |
| ·基本的序列相似性检测算法（SSDA）[79] | 第50-51页 |
| ·SSDA算法在图像匹配中的应用 | 第51-52页 |
| ·SSDA图像匹配并行算法设计 | 第52-54页 |
| ·基于SSDA算法的图像匹配并行编程思想 | 第52-53页 |
| ·SSDA图像匹配并行算法实现步骤 | 第53-54页 |
| ·SSDA并行匹配算法在灰度图像中的实现 | 第54-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-57页 |
| ·实验环境 | 第55-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |
