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基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
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基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-13页
　　1.1 引言第9页
　　1.2 课题研究意义第9-10页
　　1.3 国内外研究现状第10-11页
　　1.4 本文的主要工作及章节安排第11-13页
第二章 图像匹配算法研究第13-43页
　　2.1 概述第13-16页
　　　　2.1.1 图像匹配的要素构成第13-15页
　　　　2.1.2 图像匹配的关键步骤第15-16页
　　　　2.1.3 匹配算法的评价准则第16页
　　2.2 基于图像灰度的匹配方法第16-21页
　　　　2.2.1 ABS算法第17-19页
　　　　2.2.2 序贯相似性检测算法第19-20页
　　　　2.2.3 归一化互相关算法第20-21页
　　2.3 基于特征的图像匹配方法第21-41页
　　　　2.3.1 Moravec角点检测算法第23-25页
　　　　2.3.2 SUSAN角点检测算法第25-27页
　　　　2.3.3 Harris角点检测算法第27-29页
　　　　2.3.4 SIFT算法第29-41页
　　　　　　2.3.4.1 SIFT尺度空间第30-36页
　　　　　　2.3.4.2 SIFT描述符第36-41页
　　2.4 小结第41-43页
第三章 匹配算法对比实验及分析第43-65页
　　3.1 基于图像灰度的模板匹配实验及分析第43-51页
　　3.2 基于特征点的图像匹配实验及分析第51-63页
　　3.3 算法性能的对比分析第63-65页
第四章 SIFT特征点匹配第65-73页
　　4.1 特征点初步匹配第66-69页
　　　　4.1.1 K-D树空间结构第66-68页
　　　　4.1.2 初步匹配第68-69页
　　4.2 实验结果及分析第69-72页
　　4.3 小结第72-73页
第五章 图像拼接第73-83页
　　5.1 图像拼接相关理论第73-75页
　　　　5.1.1 图像变换模型第73-74页
　　　　5.1.2 图像运动关系第74-75页
　　5.2 视差梯度约束第75-77页
　　5.3 图像变换及拼接第77-79页
　　5.4 实验结果及分析第79-82页
　　5.5 小结第82-83页
第六章 总结与展望第83-85页
　　6.1 对论文工作的总结第83页
　　6.2 存在的问题及展望第83-85页
致谢第85-86页
参考文献第86-91页

本篇论文共91页，点击这进入下载页面。
 
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