| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-16页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 基于SIFT算法的特征识别与匹配 | 第18-36页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 SIFT算法 | 第18-25页 |
| 2.2.1 尺度空间的建立 | 第18-20页 |
| 2.2.2 确定关键点位置及尺度 | 第20-23页 |
| 2.2.3 确定关键点方向 | 第23页 |
| 2.2.4 SIFT特征点描述 | 第23-25页 |
| 2.3 SIFT图像匹配算法 | 第25-34页 |
| 2.3.1 穷举搜索法 | 第26-27页 |
| 2.3.2 LSH算法 | 第27-29页 |
| 2.3.3 BBF算法 | 第29-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 基于欧氏距离和特征向量夹角的最近邻搜索算法 | 第36-44页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 基于欧氏距离和向量夹角的最近邻搜索算法原理 | 第37-41页 |
| 3.3 算法描述 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 算法验证与三维重构实验 | 第44-67页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 SIFT特征点匹配规则简介 | 第44-45页 |
| 4.3 RANSAC算法 | 第45-47页 |
| 4.3.1 RANSAC算法简介 | 第45-46页 |
| 4.3.2 RANSAC算法的计算步骤 | 第46-47页 |
| 4.4 图像的几何变换 | 第47-49页 |
| 4.5 图像的坐标映射 | 第49-50页 |
| 4.6 灰度级插值 | 第50-52页 |
| 4.7 算法验证与结果分析 | 第52-62页 |
| 4.7.1 性能评价标准 | 第52页 |
| 4.7.2 基于欧氏距离和特征向量夹角的最近邻搜索算法验证 | 第52-62页 |
| 4.7.3 实验结果分析 | 第62页 |
| 4.8 图像匹配实验 | 第62-64页 |
| 4.9 基于便携式相机图像的三维重构实验 | 第64-66页 |
| 4.10 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文研究总结 | 第67-68页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第76页 |
