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基于改进SURF算法图像匹配方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第16-21页
    1.1 引言第16页
    1.2 课题研究背景和意义第16-17页
    1.3 图像匹配算法国内外研究现状第17-19页
    1.4 文主要研究内容与章节安排第19-20页
    1.5 本章小结第20-21页
2 基于特征点的图像匹配算法介绍第21-40页
    2.1 引言第21页
    2.2 基于特征的图像匹配算法流程第21页
    2.3 图像特征点的获取第21-33页
        2.3.1 特征点提取的概念第21-22页
        2.3.2 不同类型的特征检测方法第22-33页
    2.4 图像的特征描述子第33-38页
        2.4.1 特征描述子的概念第33页
        2.4.2 经典特征描述子的介绍第33-38页
    2.5 特征匹配第38-39页
        2.5.1 特征匹配定义第38-39页
        2.5.2 经典特征匹配方法第39页
    2.6 本章小结第39-40页
3 基于OpenCV的经典图像匹配算法测试第40-50页
    3.1 引言第40页
    3.2 OpenCV概述第40-41页
    3.3 OpenCV 2.4.9组件及架构第41页
    3.4 基于OpenCV的经典图像匹配算法性能比较第41-49页
        3.4.1 数据设置第42-43页
        3.4.2 图像匹配算法测试性能评估指标第43-49页
        3.4.3 结论第49页
    3.5 本章小结第49-50页
4 改进的SURF算法研究第50-71页
    4.1 引言第50页
    4.2 经典SURF算法第50-62页
        4.2.1 SURF算法概述第50页
        4.2.2 积分图像第50-51页
        4.2.3 基于Hessian矩阵的特征点检测第51-54页
        4.2.4 SURF尺度空间表示第54-57页
        4.2.5 SURF特征点定位第57-58页
        4.2.6 SURF特征点方向角度的分配第58-60页
        4.2.7 SURF特征点描述符的生成第60-62页
    4.3 改进的SURF算法第62-70页
        4.3.1 oFAST:方向FAST特征点检测第62-64页
        4.3.2 oFAST与SURF特征点检测性能对比第64-65页
        4.3.3 改进型的SURF特征描述符与匹配方法第65-70页
    4.4 本章小结第70-71页
5 总结与展望第71-72页
    5.1 总结第71页
    5.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-77页
作者简介及读研期间主要科研成果第77页

 
 
论文编号BS2545746,这篇论文共77
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