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基于改进SURF算法图像匹配方法研究 |
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论文目录 |
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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 |
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