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一种结合SURF的LATCH图像匹配算法研究
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一种结合SURF的LATCH图像匹配算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第10-20页
　　　　1.1 研究背景及意义第10-11页
　　　　1.2 国内外研究现状第11-16页
　　　　　　　　1.2.1 基于像素灰度的图像匹配算法第11-12页
　　　　　　　　1.2.2 基于特征的图像匹配算法第12-15页
　　　　　　　　1.2.3 基于学习的图像匹配算法第15-16页
　　　　1.3 研究面临的问题第16页
　　　　1.4 研究内容与创新点第16-18页
　　　　　　　　1.4.1 主要研究内容第16-18页
　　　　　　　　1.4.2 创新点第18页
　　　　1.5 论文组织结构第18-20页
第二章 基于局部特征的图像匹配理论第20-35页
　　　　2.1 尺度空间理论第20-25页
　　　　　　　　2.1.1 金字塔多分辨率第21页
　　　　　　　　2.1.2 高斯核第21-22页
　　　　　　　　2.1.3 图像斑点检测第22-25页
　　　　2.2 SURF算法第25-32页
　　　　　　　　2.2.1 特征检测第25-29页
　　　　　　　　2.2.2 特征描述第29-30页
　　　　　　　　2.2.3 特征匹配第30-32页
　　　　2.3 评估标准第32-34页
　　　　　　　　2.3.1 特征描述算法评估标准第32-33页
　　　　　　　　2.3.2 RANSAC评估标准第33-34页
　　　　2.4 本章小结第34-35页
第三章 LATCH特征描述算法的不变性扩展第35-45页
　　　　3.1 LATCH算法第35-38页
　　　　　　　　3.1.1 基于三元组像素块的二进制描述符第36-37页
　　　　　　　　3.1.2 基于学习的三元组像素块定位算法第37-38页
　　　　3.2 LATCH描述符的尺度与旋转不变性第38-42页
　　　　　　　　3.2.1 尺度不变性第38-39页
　　　　　　　　3.2.2 旋转不变性第39-41页
　　　　　　　　3.2.3 尺度与旋转不变性第41-42页
　　　　3.3 尺度与旋转不变的二进制特征描述算法第42-44页
　　　　　　　　3.3.1 算法步骤第42-43页
　　　　　　　　3.3.2 缩放比例的计算第43-44页
　　　　　　　　3.3.3 超出图像范围的像素块处理第44页
　　　　3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于局部特征的特征匹配与提纯研究第45-56页
　　　　4.1 特征粗匹配第45页
　　　　4.2 特征匹配点提纯第45-49页
　　　　　　　　4.2.1 RANSAC算法原理第46-47页
　　　　　　　　4.2.2 RANSAC算法步骤第47-49页
　　　　4.3 特征匹配点提纯的内外点距离阈值第49-54页
　　　　　　　　4.3.1 特征点定位噪声下的投影误差第49-50页
　　　　　　　　4.3.2 RANSAC算法中内点判定的优化第50-54页
　　　　4.4 本章小结第54-56页
第五章 实验结果与分析第56-65页
　　　　5.1 实验环境第56页
　　　　　　　　5.1.1 硬件环境第56页
　　　　　　　　5.1.2 软件环境第56页
　　　　5.2 特征描述实验结果与分析第56-62页
　　　　　　　　5.2.1 评估指标第56页
　　　　　　　　5.2.2 数据集第56-57页
　　　　　　　　5.2.3 对比实验分析第57-62页
　　　　5.3 特征匹配点提纯实验结果与分析第62-63页
　　　　　　　　5.3.1 评估指标第62页
　　　　　　　　5.3.2 数据集第62页
　　　　　　　　5.3.3 对比实验分析第62-63页
　　　　5.4 本章小结第63-65页
总结与展望第61-67页
　　　　工作总结第65页
　　　　未来展望第61-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-72页
致谢第72-73页
附件第73页

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