图像局部不变特征提取算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 点特征 | 第11-12页 |
| 1.2.2 斑状特征 | 第12-13页 |
| 1.2.3 区域特征 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的研究工作和内容安排 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第15-16页 |
| 2 尺度空间理论 | 第16-24页 |
| 2.1 多尺度图像技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 多分辨率表示 | 第16-17页 |
| 2.1.2 尺度空间表示 | 第17-18页 |
| 2.2 图像高斯尺度空间 | 第18-20页 |
| 2.3 特征尺度检测技术 | 第20-24页 |
| 3 最稳极值区域的多尺度改进 | 第24-38页 |
| 3.1 最稳极值区域(MSER) | 第24-29页 |
| 3.1.1 基本原理 | 第24-27页 |
| 3.1.2 算法实现 | 第27-29页 |
| 3.2 基于尺度空间的最稳极值区域 | 第29-33页 |
| 3.2.1 图像尺度空间构造 | 第30-31页 |
| 3.2.2 自动尺度选择 | 第31-33页 |
| 3.2.3 剔除冗余区域特征 | 第33页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 性能指标说明 | 第35页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 4 基于颜色空间的最稳极值区域 | 第38-50页 |
| 4.1 颜色空间及相似性度量方式 | 第38-41页 |
| 4.1.1 颜色空间 | 第38-39页 |
| 4.1.2 相似性度量方式 | 第39-41页 |
| 4.2 多通道MSER | 第41-44页 |
| 4.2.1 重复区域筛选方式 | 第41-43页 |
| 4.2.2 改进的重复区域筛选方式 | 第43-44页 |
| 4.3 最稳彩色区域(MSCR) | 第44-50页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第44-47页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第47-50页 |
| 5 改进的边缘增强型最稳极值区域 | 第50-62页 |
| 5.1 基于边缘概率的边缘检测方法 | 第50-54页 |
| 5.1.1 多尺度边缘概率 | 第50-52页 |
| 5.1.2 全局边缘概率 | 第52-54页 |
| 5.2 边缘加强型的最稳极值区域 | 第54-58页 |
| 5.2.1 算法原理 | 第55-56页 |
| 5.2.2 距离加权系数选取 | 第56-57页 |
| 5.2.3 边缘信息的选取 | 第57-58页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第58-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
