面向移动应用的建筑物图像识别技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·相关关键技术 | 第11-12页 |
| ·基于内容感知的图像缩放技术 | 第11页 |
| ·GPS定位技术 | 第11页 |
| ·图像尺度空间构建技术 | 第11-12页 |
| ·图像特征提取技术 | 第12页 |
| ·图像特征匹配技术 | 第12页 |
| ·研究目标及主要技术研究 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 保全SIFT特征的图像放缩裁剪方法 | 第14-24页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·相关工作 | 第14-15页 |
| ·保全SIFT特征的图像放缩裁剪算法 | 第15-21页 |
| ·建立梯度模型 | 第16-18页 |
| ·建立视觉显著度模型 | 第18-19页 |
| ·计算图像缝合线 | 第19-21页 |
| ·实验验证与分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24页 |
| 3 基于量化计算的图像特征提取方法 | 第24-34页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·相关工作 | 第25-26页 |
| ·基于量化计算的图像特征提取算法 | 第26-31页 |
| ·图像多尺度空间模型构建 | 第27-28页 |
| ·多尺度空间关键点定位 | 第28-29页 |
| ·关键点方向分配 | 第29页 |
| ·压缩量化生成描述子 | 第29-31页 |
| ·实验验证与分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于马氏距离的图像特征匹配方法 | 第34-46页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·相关工作 | 第34-35页 |
| ·基于马氏距离的图像特征匹配算法 | 第35-42页 |
| ·近邻的距离度量选择 | 第36-38页 |
| ·K-D TREE寻找二近邻 | 第38-40页 |
| ·RANSAC算法循环提纯 | 第40-42页 |
| ·实验验证与分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于移动设备的建筑物图像识别系统设计与实现 | 第46-58页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·系统模块划分 | 第46-47页 |
| ·系统模块实现 | 第47-53页 |
| ·图像特征提取 | 第47-48页 |
| ·图像数据库创建 | 第48-52页 |
| ·图像特征匹配 | 第52-53页 |
| ·图像数据传输 | 第53页 |
| ·系统运行效果 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·论文工作总结 | 第58-59页 |
| ·未来工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
