基于蚁群算法的高阶图匹配方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| 1.1 课题研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外发展状况 | 第15-16页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 图像配准 | 第18-26页 |
| 2.1 图像配准的定义 | 第18页 |
| 2.2 图像配准的基本框架 | 第18-19页 |
| 2.3 常用的配准方法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 基于灰度的图像配准方法 | 第19页 |
| 2.3.2 基于图像特征的配准方法 | 第19-21页 |
| 2.4 仿真实验 | 第21-25页 |
| 2.4.1 Harris角点检测算子仿真 | 第21-23页 |
| 2.4.2 SIFT方法仿真 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 高阶图匹配 | 第26-32页 |
| 3.1 高阶图匹配的发展 | 第26页 |
| 3.2 高阶图匹配理论 | 第26-28页 |
| 3.2.1 高阶图匹配问题陈述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 张量计算模型 | 第27-28页 |
| 3.3 高阶图匹配主要方法 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 蚁群算法 | 第32-46页 |
| 4.1 蚁群算法的发展 | 第32页 |
| 4.2 蚁群算法的理论 | 第32-34页 |
| 4.2.1 算法的数学模型 | 第33页 |
| 4.2.2 算法特点 | 第33-34页 |
| 4.3 主要的蚁群算法 | 第34-37页 |
| 4.3.1 蚂蚁系统(AS) | 第34-35页 |
| 4.3.2 最大最小蚂蚁系统(MMAS) | 第35-36页 |
| 4.3.3 蚁群算法(ACS) | 第36-37页 |
| 4.4 蚁群算法的应用 | 第37-42页 |
| 4.4.1 蚁群算法应用到静态组合问题 | 第37-40页 |
| 4.4.2 动态组合优化问题 | 第40-42页 |
| 4.5 蚁群算法解决TSP问题仿真 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小节 | 第44-46页 |
| 第五章 基于蚁群算法的高阶图匹配 | 第46-56页 |
| 5.1 蚁群算法设计 | 第46-48页 |
| 5.1.1 高阶图匹配问题描述 | 第46页 |
| 5.1.2 启发因子的计算 | 第46-47页 |
| 5.1.3 信息素的初始化和更新 | 第47-48页 |
| 5.1.4 转移概率的计算 | 第48页 |
| 5.2 算法实现步骤 | 第48-50页 |
| 5.2.1 整体算法实现步骤 | 第48-49页 |
| 5.2.2 蚁群算法实现步骤 | 第49-50页 |
| 5.3 实验结果与讨论 | 第50-54页 |
| 5.3.1 人工数据集 | 第51页 |
| 5.3.2 图像数据集 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第56页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 作者简介 | 第64-65页 |
