| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·目标跟踪的研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第13-16页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 SIFT算法分析 | 第16-39页 |
| ·SIFT简介 | 第16-17页 |
| ·尺度空间理论 | 第17-18页 |
| ·高斯卷积核 | 第18-19页 |
| ·SIFT算法详细分析 | 第19-38页 |
| ·构建尺度空间及极值点检测 | 第19-26页 |
| ·构建尺度空间 | 第19-25页 |
| ·检测极值点 | 第25-26页 |
| ·特征点的精确定位及其过滤 | 第26-29页 |
| ·为特征点分配方向 | 第29-31页 |
| ·特征描述算子的生成 | 第31-35页 |
| ·特征点的匹配 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于SIFT的经典改进算法分析 | 第39-50页 |
| ·PCA-SIFT算法 | 第39-42页 |
| ·PCA(Principal Components Analysis)主成分分析法 | 第39-41页 |
| ·PCA-SIFT算法实现步骤 | 第41-42页 |
| ·SURF算法 | 第42-47页 |
| ·基于Hessian矩阵的特征点检测 | 第43-45页 |
| ·基于Haar小波的特征点描述 | 第45-46页 |
| ·SURF算法的实现步骤 | 第46-47页 |
| ·ASIFT算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 SIFT算法的改进及实验分析 | 第50-66页 |
| ·极值点的确定 | 第50-55页 |
| ·极值点的确定问题 | 第50-53页 |
| ·极值点的确定问题实验及其分析 | 第53-55页 |
| ·描述算子向量的欧式距离阈值及相似性 | 第55-61页 |
| ·Threshold阈值的确定问题及其实验分析 | 第56-59页 |
| ·特征点描述算子向量的相似性问题及其实验分析 | 第59-61页 |
| ·大误差匹配点的剔除及其实验分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基于改进SIFT算法的车辆跟踪系统 | 第66-74页 |
| ·基于改进SIFT算法的车辆跟踪系统算法描述 | 第66-69页 |
| ·基于改进SIFT算法的车辆跟踪系统实验结果 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第6章 全文总结及展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第81页 |