反向合成图像对齐算法的研究及改进
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·图像对齐概述 | 第9-10页 |
| ·基于象素值的图像对齐方法概述 | 第10-14页 |
| ·基于相关的方法 | 第10-12页 |
| ·基于傅立叶分析的方法 | 第12-13页 |
| ·基于互信息的方法 | 第13-14页 |
| ·基于最优化的方法 | 第14页 |
| ·本文的研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 反向合成图像对齐算法 | 第16-28页 |
| ·Lucas-Kanade图像对齐算法 | 第16-18页 |
| ·扭曲变换的概念 | 第16页 |
| ·算法及其推导 | 第16-17页 |
| ·对扭曲集的要求 | 第17页 |
| ·算法步骤 | 第17-18页 |
| ·前向合成图像对齐算法 | 第18-20页 |
| ·合成的定义 | 第18-19页 |
| ·算法及其推导 | 第19页 |
| ·对扭曲集的要求 | 第19页 |
| ·算法步骤 | 第19-20页 |
| ·反向合成图像对齐算法 | 第20-22页 |
| ·算法及其推导 | 第20-21页 |
| ·对扭曲集的要求 | 第21页 |
| ·算法步骤 | 第21-22页 |
| ·加权 L2范数形式的反向合成算法 | 第22-23页 |
| ·算法及其推导 | 第22-23页 |
| ·算法步骤 | 第23页 |
| ·基于健壮误差函数的反向合成算法 | 第23-26页 |
| ·健壮误差函数的选择 | 第24页 |
| ·算法及其推导 | 第24-25页 |
| ·算法步骤 | 第25-26页 |
| ·基于先验知识的反向合成算法 | 第26-28页 |
| ·算法推导 | 第26-27页 |
| ·算法步骤 | 第27-28页 |
| 第三章 反向合成算法在 AAM中的应用 | 第28-37页 |
| ·AAM的主要内容 | 第28-30页 |
| ·统计形状模型 | 第28页 |
| ·统计外貌模型 | 第28-29页 |
| ·模型实例的生成 | 第29页 |
| ·模型实例与输入图像的匹配 | 第29-30页 |
| ·反向合成算法在 AAM匹配问题中的应用 | 第30-33页 |
| ·问题的提出 | 第30-31页 |
| ·外貌变化的问题 | 第31-32页 |
| ·参数更新的问题 | 第32页 |
| ·算法步骤 | 第32-33页 |
| ·实验结果比较及分析 | 第33-35页 |
| ·构建 AAM | 第34页 |
| ·实验结果比较 | 第34-35页 |
| ·反向合成算法在应用中的问题 | 第35-37页 |
| 第四章 基于局部指向性的反向合成算法 | 第37-44页 |
| ·反向合成梯度算法 | 第37-39页 |
| ·局部指向性 | 第37-38页 |
| ·算法的推导 | 第38-39页 |
| ·算法的步骤 | 第39页 |
| ·算法的实验比较及分析 | 第39-44页 |
| ·环境光的变化对算法的影响 | 第40-42页 |
| ·点光源的变化对算法的影响 | 第42-44页 |
| 第五章 基于不同梯度算子的 ICG算法的性能比较 | 第44-57页 |
| ·无光照情况下的算法性能 | 第44-45页 |
| ·平均收敛速率 | 第44-45页 |
| ·平均收敛频率 | 第45页 |
| ·不同光照情况下的算法性能 | 第45-46页 |
| ·环境光的变化对算法的影响 | 第45页 |
| ·点光源的变化对算法的影响 | 第45-46页 |
| ·不同噪声情况下的算法性能 | 第46-47页 |
| ·仅给输入图像加噪声 | 第46页 |
| ·仅给模板图像加噪声 | 第46页 |
| ·同时给输入和模板图像加噪声 | 第46-47页 |
| ·实验结果总结 | 第47-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·总结 | 第57-58页 |
| ·对未来工作的展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
