| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第16-19页 |
| 第2章 群体智能优化算法在图像匹配中的应用 | 第19-27页 |
| ·图像匹配的关键技术 | 第19-20页 |
| ·群体智能优化算法 | 第20-21页 |
| ·遗传算法在图像匹配中的应用 | 第21-23页 |
| ·粒子群优化算法在图像匹配中的应用 | 第23-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于ABCA和灰色关联分析的快速图像匹配算法 | 第27-35页 |
| ·人工蜂群算法(ABCA) | 第27-28页 |
| ·ABCA的基本思想 | 第27页 |
| ·ABCA描述 | 第27-28页 |
| ·灰色关联分析理论 | 第28-29页 |
| ·基于ABCA和灰色关联分析的快速图像匹配算法 | 第29-34页 |
| ·算法设计 | 第30-31页 |
| ·算法实现 | 第31-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于AFSA和小波变换的快速图像匹配算法 | 第35-51页 |
| ·基本人工鱼群优化算法(AFSA) | 第35-39页 |
| ·基本人工鱼优化群算法的基本思想 | 第35-36页 |
| ·人工鱼群优化算法描述 | 第36-39页 |
| ·改进的人工鱼群优化算法 | 第39-41页 |
| ·优化初始种群 | 第40页 |
| ·改进步长和视野 | 第40-41页 |
| ·适应度函数 | 第41页 |
| ·小波变换的基本理论 | 第41-43页 |
| ·一维小波变换 | 第41-42页 |
| ·二维正交小波变换 | 第42页 |
| ·图像的小波分解 | 第42-43页 |
| ·基于AFSA和小波变换的快速图像匹配算法 | 第43-49页 |
| ·算法设计 | 第43-44页 |
| ·算法实现 | 第44-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·工作总结 | 第51-52页 |
| ·未来研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第59页 |