| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 本文工作 | 第12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 谷歌街景提取及图像匹配相关技术分析 | 第13-23页 |
| 2.1 谷歌街景介绍 | 第13-16页 |
| 2.1.1 谷歌街景技术介绍 | 第13-14页 |
| 2.1.2 谷歌街景展示 | 第14-15页 |
| 2.1.3 谷歌街景提取的相关参数介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 图像匹配技术介绍 | 第16-23页 |
| 2.2.1 SIFT 算法介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于 SIFT 的双向匹配算法 | 第18-20页 |
| 2.2.3 TCM 匹配算法介绍 | 第20-23页 |
| 第三章 街景图像信息认证方法方案设计 | 第23-32页 |
| 3.1 整体方案设计 | 第23-24页 |
| 3.1.1 整体方案 | 第23-24页 |
| 3.2 详细方案设计 | 第24-30页 |
| 3.2.1 提取图片的 EXIF 属性信息 | 第24-25页 |
| 3.2.2 根据 GPS 信息定位对应的谷歌街景图片 | 第25-27页 |
| 3.2.3 图像匹配 | 第27-29页 |
| 3.2.4 图像 EXIF 信息认证 | 第29-30页 |
| 3.3 参数分析 | 第30-32页 |
| 第四章 街景图像信息认证方法的实现 | 第32-47页 |
| 4.1 街景图像信息认证方法的具体实现 | 第32-44页 |
| 4.1.1 提取 EXIF 属性信息 | 第32-34页 |
| 4.1.2 配准谷歌街景视图，提取街景 | 第34-36页 |
| 4.1.3 运用 TCM 算法做图片内容匹配 | 第36-42页 |
| 4.1.4 根据匹配结果进行图像信息认证 | 第42-44页 |
| 4.2 不同匹配算法的比较 | 第44-45页 |
| 4.3 不同参数对实验结果的影响分析 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |