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多视角光学图像配准与对象变化检测方法
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多视角光学图像配准与对象变化检测方法
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
　　1.1 研究背景及意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状及发展动态第12-14页
　　　　1.2.1 图像配准技术第12-13页
　　　　1.2.2 对象变化检测技术第13-14页
　　1.3 主要研究内容及技术路线第14-17页
　　　　1.3.1 主要研究内容第14-15页
　　　　1.3.2 技术路线与实施方案第15-17页
　　1.4 论文结构安排第17-18页
第二章 光学图像配准算法基础第18-37页
　　2.1 图像配准的定义第18页
　　2.2 图像配准算法关键步骤第18-35页
　　　　2.2.1 图像特征的提取第18-27页
　　　　　　2.2.1.1 灰度特征的提取第18-20页
　　　　　　2.2.1.2 边缘特征的提取第20-22页
　　　　　　2.2.1.3 角点特征的提取第22-27页
　　　　2.2.2 特征匹配第27-30页
　　　　　　2.2.2.1 相似性度量准则第27-29页
　　　　　　2.2.2.2 随机抽样一致性算法第29-30页
　　　　2.2.3 配准策略第30-35页
　　　　　　2.2.3.1 仿射变换第30-32页
　　　　　　2.2.3.2 透视变换第32-33页
　　　　　　2.2.3.3 插值算法第33-35页
　　2.3 图像配准算法评价标准第35-36页
　　2.4 本章小结第36-37页
第三章 基于尺度不变特征的光学图像配准算法第37-57页
　　3.1 概述第37页
　　3.2 尺度不变特征提取第37-51页
　　　　3.2.1 SIFT特征提取第37-45页
　　　　　　3.2.1.1 尺度空间第37-40页
　　　　　　3.2.1.2 特征点的筛选与定位第40-43页
　　　　　　3.2.1.3 生成特征描述子第43-45页
　　　　3.2.2 SURF特征提取第45-51页
　　　　　　3.2.2.1 积分图像第45-46页
　　　　　　3.2.2.2 Haar特征第46-47页
　　　　　　3.2.2.3 盒滤波器第47页
　　　　　　3.2.2.4 SURF特征提取的步骤第47-51页
　　3.3 特征点匹配算法第51-54页
　　　　3.3.1 最近邻匹配第51-52页
　　　　3.3.2 k-d树最近邻匹配第52-54页
　　　　3.3.3 BBF算法第54页
　　3.4 配准图像的求解第54-56页
　　3.5 本章小结第56-57页
第四章 对象变化检测基础第57-67页
　　4.1 对象变化检测原理第57-58页
　　4.2 对象变化检测的主要步骤第58-66页
　　　　4.2.1 图像预处理第58-61页
　　　　4.2.2 图像分割第61-63页
　　　　4.2.3 对象检测与分类第63-64页
　　　　4.2.4 变化信息检测第64-66页
　　4.3 本章小结第66-67页
第五章 多视角图像配准及对象变化检测算法设计及测试第67-86页
　　5.1 多视角图像配准算法第67-69页
　　　　5.1.1 多视角图像配准算法的设计第67-68页
　　　　5.1.2 配准算法在对象变化检测中的应用第68-69页
　　5.2 软件模块设计第69-73页
　　　　5.2.1 算法库平台介绍第69-70页
　　　　5.2.2 算法库模块设计第70-73页
　　5.3 算法测试与评价第73-85页
　　　　5.3.1 测试数据集与评价指标第73-74页
　　　　　　5.3.1.1 测试数据集的构建第73-74页
　　　　　　5.3.1.2 评价指标的设计第74页
　　　　5.3.2 算法性能测试与分析第74-85页
　　　　　　5.3.2.1 尺度变换测试结果第74-75页
　　　　　　5.3.2.2 旋转变换测试结果第75-78页
　　　　　　5.3.2.3 透视变换测试结果第78-79页
　　　　　　5.3.2.4 鲁棒性测试结果第79-81页
　　　　　　5.3.2.5 多视角图像测试结果第81-83页
　　　　　　5.3.2.6 对象变化检测结果第83-85页
　　5.4 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
　　6.1 全文工作总结第86-87页
　　　　6.1.1 工作总结第86页
　　　　6.1.2 论文改进及主要贡献第86-87页
　　6.2 工作展望第87-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-94页
攻读硕士学位期间取得的成果第94页

本篇论文共94页，点击这进入下载页面。
 
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