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基于机器学习的图像匹配方法研究

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基于机器学习的图像匹配方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-17页
  · 引言第11页
  · 研究目的和意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-15页
  · 研究内容及贡献第15-16页
  · 章节安排第16-17页
第二章 现有图像匹配算法分析第17-37页
  · 引言第17页
  · 图像空间变换模型第17-20页
    · 刚性变换第18页
    · 非刚性变换第18-20页
  · 基于像素灰度的图像匹配算法第20-24页
    · 基于空间域的图像匹配算法第20-21页
    · 基于傅立叶变换的相位相关法第21-22页
    · Lucas-Kanade算法第22-24页
  · 基于特征的图像匹配算法第24-36页
    · 基于特征的图像匹配主要步骤第25-26页
    · 常用特征点检测算法第26-33页
    · 基于图像边缘的模板匹配法第33-36页
  · 本章小节第36-37页
第三章 点模式匹配问题第37-47页
  · 引言第37-38页
  · 基于形状上下文算子的点模式匹配第38-40页
  · 基于薄板样条模型的鲁棒点匹配算法第40-44页
  · 基于一致性漂移算法的点模式匹配第44-46页
  · 本章小结第46-47页
第四章 基于遗传算法的非刚性点匹配方法第47-66页
  · 引言第47-48页
  · 线性分配-最小二乘问题模型第48-50页
    · 线性分配问题定义第48页
    · 最小二乘问题定义第48-49页
    · 线性分配-最小二乘定义下的点集匹配模型第49-50页
  · 遗传算法概述第50-53页
    · 遗传算法的基本思想第50页
    · 遗传算法的特点和基本操作第50-53页
  · 点集匹配问题下的遗传算法设计第53-65页
    · 种群编码及初始化第53-56页
    · 构建适应度函数第56页
    · 选择算子、交叉算子第56-58页
    · 变异操作第58-59页
    · 精英保留策略第59-60页
    · 基于遗传算法的非刚性点匹配算法伪代码第60页
    · 实验结果与分析第60-65页
  · 本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果第70-71页
致谢第71-72页

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