| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·特征提取匹配研究现状 | 第11-12页 |
| ·显微立体视觉系统 | 第12-17页 |
| ·显微立体视觉系统的研究目标 | 第12页 |
| ·显微立体视觉系统的组成 | 第12-17页 |
| ·本文研究内容和目的 | 第17-19页 |
| ·微结构显微图像的特征 | 第17-18页 |
| ·显微图像的特征提取及匹配 | 第18-19页 |
| ·本文研究目的 | 第19页 |
| ·本文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 基于局部信息的特征提取及匹配 | 第21-38页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·特征点检测算法 | 第21-31页 |
| ·基于灰度的角点提取算法 | 第22-24页 |
| ·尺度不变的特征检测算法 | 第24-30页 |
| ·仿射不变的特征检测算法 | 第30-31页 |
| ·特征匹配算法 | 第31-33页 |
| ·特征描述子 | 第31-32页 |
| ·基于特征描述子的匹配算法 | 第32-33页 |
| ·多种检测子和描述子用于显微图像特征提取匹配的对比实验 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第3章 基于局部和全局信息的结构特征点提取及匹配 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·基于ASM模型的特征提取及匹配 | 第38-42页 |
| ·训练图集 | 第38-39页 |
| ·模型建立 | 第39-40页 |
| ·模型匹配 | 第40-42页 |
| ·基于PS模型的特征提取及匹配 | 第42-50页 |
| ·统计模型 | 第43-44页 |
| ·模型参数估计 | 第44-47页 |
| ·匹配方案 | 第47-48页 |
| ·基于简化的PS算法的实验 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于Similarity-Pictorial Structure的特征提取匹配 | 第51-67页 |
| ·引言 | 第51-52页 |
| ·背景 | 第52页 |
| ·局部自相似描述子 | 第52-54页 |
| ·基于Similarity-Pictorial Structure的特征点的检测和匹配 | 第54-58页 |
| ·基于简化PS算法的特征点检测和匹配 | 第55-57页 |
| ·结合局部自相似描述子和PS模型 | 第57-58页 |
| ·用基于Similarity-Pictorial Structure算法检测匹配特征点 | 第58页 |
| ·对比实验 | 第58-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文工作总结 | 第67-68页 |
| ·今后研究方向 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第74页 |
