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基于图像轮廓的角点检测方法研究

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基于图像轮廓的角点检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
1 绪论第9-26 页
  · 引言第9-13 页
  · 国内外角点检测算法研究现状第13-22 页
    · 基于图像灰度信息的角点检测第13-19 页
    · 基于图像边缘特征的角点检测第19-22 页
  · 课题来源第22-23 页
  · 论文的主要研究内容第23 页
  · 本文的组织结构第23-26 页
2 协方差矩阵行列式的角点检测研究第26-40 页
  · 协方差矩阵及其行列式第26-27 页
  · 不同角点模型的理论分析第27-30 页
    · V 角点模型第28-29 页
    · 圆模型第29 页
    · 角点响应函数测试第29-30 页
  · DCM 算法第30-32 页
  · 多尺度乘积DCM 的角点检测第32-33 页
  · 实验结果与分析第33-38 页
    · 稳定性和噪声鲁棒性测试第33-36 页
    · 与经典角点检测器比较第36-38 页
  · 小结第38-40 页
3 梯度相关矩阵行列式的角点检测研究第40-57 页
  · GCM 角点检测算法第41-44 页
    · 灰度图像建立的微分算子第41 页
    · 平面曲线的梯度向量的特性分析第41-44 页
  · 不同角点模型理论分析第44-48 页
    · Γ角点模型第44-45 页
    · END 角点模型第45-48 页
  · GCM 算法第48-49 页
  · 实验结果与分析第49-56 页
    · 稳定性和噪声鲁棒性测试第49-54 页
    · 与经典角点检测器的比较第54-56 页
  · 小结第56-57 页
4 LOG 方法在角点检测中的应用研究第57-71 页
  · LOG 算子的特性分析第57-59 页
  · 不同角点模型的理论分析第59-61 页
    · Γ角点模型第60 页
    · 圆模型第60-61 页
  · 多尺度乘积LoG 算法第61-63 页
  · 实验结果与分析第63-70 页
    · 角点定位检测第63-66 页
    · 对噪声的稳定性检测第66-67 页
    · 与其他角点检测器的比较第67-70 页
  · 小结第70-71 页
5 B-样条尺度空间的轮廓演化差异的角点检测研究第71-86 页
  · B-样条尺度空间第71-73 页
    · B-样条定义第71-72 页
    · B-样条函数性质第72-73 页
  · B 样条空间轮廓的演化特征第73-77 页
    · B 样条的快速卷积算法第73-74 页
    · 轮廓曲线多尺度下的演化差异第74-75 页
    · 轮廓变化率B 样条多尺度表示第75-76 页
    · 轮廓曲线的DoB 算子第76-77 页
  · DOB 角点检测算法第77-78 页
  · 实验结果与分析第78-85 页
    · 不同尺度演化差异的角点检测第78-79 页
    · 仿射不变性第79-81 页
    · 对噪声稳定性检测比较第81-82 页
    · 与经典角点检测器的比较第82-85 页
  · 小结第85-86 页
6 角点检测算法的性能评估第86-107 页
  · 性能评价准则第86-88 页
  · 性能评估实验第88-106 页
    · 精确度第90-96 页
    · 重复率第96-100 页
    · 一致性第100-102 页
    · 速度第102-104 页
    · 角点检测对比效果第104-106 页
  · 小结第106-107 页
7 结论与展望第107-109 页
  · 研究工作总结第107-108 页
  · 进一步研究展望第108-109 页
致谢第109-110 页
参考文献第110-118 页
附录第118页

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