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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
本篇论文共
73
页,
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