图像角点检测方法的研究—硕士毕业论文下载



图像角点检测方法的研究

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图像角点检测方法的研究

论文目录
摘要	第3-5页
abstract	第5-9页
1 绪论	第9-13页
1.1 研究背景与意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 基于模板匹配的角点检测	第10页
1.2.2 基于边缘特征的角点检测	第10-11页
1.2.3 基于灰度计算的角点检测	第11-12页
1.3 论文研究内容和章节安排	第12-13页
2 相关基础理论	第13-23页
2.1 图像的灰度化处理	第13-15页
2.1.1 彩色图像灰度化	第13-14页
2.1.2 图像的灰度化增强	第14-15页
2.2 图像滤波技术	第15-19页
2.2.1 噪声的类型	第16-17页
2.2.2 滤波器的类型	第17-19页
2.3 图像的边缘定义	第19-20页
2.4 图像角点的定义	第20-21页
2.5 图像角点检测准则	第21页
2.6 本章小结	第21-23页
3 基于边缘和基于灰度变化的角点检测算法	第23-39页
3.1 基于图像边缘的角点检测算法	第23-27页
3.1.1 图像边缘检测	第23-24页
3.1.2 CSS角点检测算法	第24-26页
3.1.3 ACSS角点检测算法	第26-27页
3.2 基于图像灰度的角点检测算法	第27-36页
3.2.1 Moravec检测算法	第27-28页
3.2.2 Harris检测算法	第28-30页
3.2.3 SUSAN检测算法	第30-33页
3.2.4 MIC检测算法	第33-36页
3.3 改进的基于图像灰度的快速角点检测算法	第36-38页
3.4 本章小结	第38-39页
4 基于图像熵的角点检测算法	第39-47页
4.1 图像的信息熵	第39-40页
4.1.1 信息熵	第39页
4.1.2 图像信息熵	第39-40页
4.2 基于图像熵的准角点提取	第40-43页
4.3 角点阈值的自适应算法	第43-45页
4.4 角点检测算法方案	第45页
4.5 本章小结	第45-47页
5 实验与结果分析	第47-55页
5.1 基于灰度的检测算法实验分析	第47-49页
5.2 基于图像熵的检测算法实验分析	第49-54页
5.2.1 图像局部熵检测实验	第49-51页
5.2.2 算法速率分析	第51页
5.2.3 算法正确性分析	第51-53页
5.2.4 算法抗噪性能分析	第53-54页
5.3 本章小结	第54-55页
6 总结与展望	第55-57页
6.1 论文总结	第55页
6.2 工作展望	第55-57页
致谢	第57-59页
参考文献	第59-63页
攻读硕士期间的主要研究成果	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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