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数字图像匹配技术研究
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数字图像匹配技术研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
ABSTRACT第7-8 页
致谢第8-13 页
第一章 绪论第13-20 页
　　引言第13 页
　　· 数字图像处理相关技术第13-15 页
　　· 数字图像处理技术的应用领域和特点第15-16 页
　　　　· 数字图像处理技术的应用领域第15-16 页
　　　　· 数字图像处理的特点第16 页
　　· 图像匹配技术的背景和意义第16-17 页
　　· 图像匹配技术的基本概念第17-18 页
　　　　· 图像匹配的定义第17 页
　　　　· 图像匹配算法分类第17-18 页
　　　　· 基于特征的图像匹配技术第18 页
　　· 本文的工作和组织结构第18-20 页
第二章 尺度空间理论及图像的多尺度表示第20-26 页
　　引言第20 页
　　· 尺度空间理论第20-21 页
　　· 高斯尺度空间第21-22 页
　　　　· 高斯尺度空间的构造第21 页
　　　　· 高斯尺度空间的特点第21-22 页
　　· 图像的多尺度表示第22-25 页
　　　　· 金字塔算法第22-23 页
　　　　· 图像金字塔结构第23-25 页
　　· 本章小结第25-26 页
第三章 图像匹配技术及尺度不变特征算法第26-35 页
　　引言第26 页
　　· 图像匹配技术概述第26-27 页
　　· 匹配算法分类第27-29 页
　　　　· 基于灰度的图像匹配第27-28 页
　　　　· 基于图像金字塔的图像匹配第28-29 页
　　· 基于特征的图像匹配算法第29-31 页
　　　　· 图像特征第29-30 页
　　　　· 基于不变特征的图像匹配第30 页
　　　　· 基于尺度不变特征的图像匹配第30-31 页
　　· 尺度不变特征变换算法（SIFT 算法）第31-34 页
　　· 本章小结第34-35 页
第四章 数据降维技术和插值方法第35-46 页
　　引言第35 页
　　· 经典的高维数据降维算法第35-39 页
　　　　· 主成分分析（PCA 算法）第35-36 页
　　　　· 独立成分分析（ICA 算法）第36-37 页
　　　　· 变换聚类算法（MDS 算法）第37 页
　　　　· 局部线性嵌入算法（LLE 算法）第37-38 页
　　　　· 等距映射算法（ISOMAP 算法）第38-39 页
　　　　· 拉普拉斯特征映射算法（LE 算法）第39 页
　　· 插值方法第39-43 页
　　　　· 最邻近插值第40 页
　　　　· 线性插值第40 页
　　　　· 双线性插值第40-41 页
　　　　· 双三次插值第41-42 页
　　　　· 样条插值第42-43 页
　　· 插值技术相关应用第43-45 页
　　　　· 图像缩放第43-44 页
　　　　· 图像的修复与重建第44 页
　　　　· 医学图像的重建和可视化第44 页
　　　　· 数据降维第44-45 页
　　· 利用插值技术实现数据降维第45 页
　　· 本章小结第45-46 页
第五章 利用SIFT 算子和插值方法实现图像匹配第46-54 页
　　引言第46 页
　　· 利用 SIFT 算法和插值方法实现图像匹配第46-47 页
　　· 实现步骤第47 页
　　· 实验结果及实验分析第47-53 页
　　　　· 实验结果第47-53 页
　　　　· 实验分析第53 页
　　· 本章小结第53-54 页
第六章 总结与展望第54-56 页
　　· 总结第54-55 页
　　　　· 数字图像处理技术第54 页
　　　　· 本文主要完成的工作第54-55 页
　　· 展望第55-56 页
参考文献第56-60 页
攻读硕士学位期间完成的论文第60-61 页
攻读硕士学位期间参与的科研项目第61-62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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