数字图像匹配技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 引言 | 第13页 |
| ·数字图像处理相关技术 | 第13-15页 |
| ·数字图像处理技术的应用领域和特点 | 第15-16页 |
| ·数字图像处理技术的应用领域 | 第15-16页 |
| ·数字图像处理的特点 | 第16页 |
| ·图像匹配技术的背景和意义 | 第16-17页 |
| ·图像匹配技术的基本概念 | 第17-18页 |
| ·图像匹配的定义 | 第17页 |
| ·图像匹配算法分类 | 第17-18页 |
| ·基于特征的图像匹配技术 | 第18页 |
| ·本文的工作和组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 尺度空间理论及图像的多尺度表示 | 第20-26页 |
| 引言 | 第20页 |
| ·尺度空间理论 | 第20-21页 |
| ·高斯尺度空间 | 第21-22页 |
| ·高斯尺度空间的构造 | 第21页 |
| ·高斯尺度空间的特点 | 第21-22页 |
| ·图像的多尺度表示 | 第22-25页 |
| ·金字塔算法 | 第22-23页 |
| ·图像金字塔结构 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 图像匹配技术及尺度不变特征算法 | 第26-35页 |
| 引言 | 第26页 |
| ·图像匹配技术概述 | 第26-27页 |
| ·匹配算法分类 | 第27-29页 |
| ·基于灰度的图像匹配 | 第27-28页 |
| ·基于图像金字塔的图像匹配 | 第28-29页 |
| ·基于特征的图像匹配算法 | 第29-31页 |
| ·图像特征 | 第29-30页 |
| ·基于不变特征的图像匹配 | 第30页 |
| ·基于尺度不变特征的图像匹配 | 第30-31页 |
| ·尺度不变特征变换算法（SIFT 算法） | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 数据降维技术和插值方法 | 第35-46页 |
| 引言 | 第35页 |
| ·经典的高维数据降维算法 | 第35-39页 |
| ·主成分分析（PCA 算法） | 第35-36页 |
| ·独立成分分析（ICA 算法） | 第36-37页 |
| ·变换聚类算法（MDS 算法） | 第37页 |
| ·局部线性嵌入算法（LLE 算法） | 第37-38页 |
| ·等距映射算法（ISOMAP 算法） | 第38-39页 |
| ·拉普拉斯特征映射算法（LE 算法） | 第39页 |
| ·插值方法 | 第39-43页 |
| ·最邻近插值 | 第40页 |
| ·线性插值 | 第40页 |
| ·双线性插值 | 第40-41页 |
| ·双三次插值 | 第41-42页 |
| ·样条插值 | 第42-43页 |
| ·插值技术相关应用 | 第43-45页 |
| ·图像缩放 | 第43-44页 |
| ·图像的修复与重建 | 第44页 |
| ·医学图像的重建和可视化 | 第44页 |
| ·数据降维 | 第44-45页 |
| ·利用插值技术实现数据降维 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 利用SIFT 算子和插值方法实现图像匹配 | 第46-54页 |
| 引言 | 第46页 |
| ·利用 SIFT 算法和插值方法实现图像匹配 | 第46-47页 |
| ·实现步骤 | 第47页 |
| ·实验结果及实验分析 | 第47-53页 |
| ·实验结果 | 第47-53页 |
| ·实验分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·数字图像处理技术 | 第54页 |
| ·本文主要完成的工作 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间完成的论文 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第61-62页 |
