基于图理论的图像结构化描述与匹配方法研究
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基于图理论的图像结构化描述与匹配方法研究
论文目录
表目录
第1-8页
图目录
第8-12页
摘要
第12-14页
Abstract
第14-16页
第一章 绪论
第16-39页
· 引言
第16-18页
· 基于图的图像结构化描述
第18-29页
· 图像匹配中常用的图像描述方式
第19-21页
· 基于图的图像结构化描述
第21-29页
· 基于图匹配的图像匹配
第29-34页
· 结构范围的定义
第31页
· 基于结构范围的图匹配方法分类
第31-34页
· 课题研究内容及创新点
第34-39页
· 论文研究内容
第34-35页
· 主要贡献和创新点
第35-37页
· 论文结构安排
第37-39页
第二章 基于最小生成树的图像结构化描述
第39-50页
· 引言
第39-40页
· 图论的基本概念
第40-43页
· 基本概念
第40-41页
· 图的结构
第41-42页
· 图匹配
第42-43页
· 基于最小生成树的图像结构化描述
第43-49页
· 最小生成树与 Rényi 熵
第44-45页
· 评价指标定义
第45-47页
· 实验分析
第47-49页
· 本章小结
第49-50页
第三章 基于特征点的图像结构化描述
第50-83页
· 引言
第50-51页
· 一种二进制串特征点描述符
第51-66页
· 二进制串描述符
第52-58页
· 实验分析
第58-66页
· 基于最小生成树的图像结构化描述
第66-73页
· 图像空间的描述
第67-71页
· 描述符空间的描述
第71-73页
· 基于最小生成树删减的特征点选择方法
第73-82页
· 问题描述
第74-75页
· 选取算法
第75-77页
· 实验分析
第77-82页
· 本章小结
第82-83页
第四章 基于特征曲线的图像结构化描述
第83-149页
· 引言
第83-86页
· 基于非经典感受野自适应调制的轮廓边缘检测方法
第86-103页
· 相关研究
第86-89页
· 算法描述
第89-97页
· 实验分析
第97-102页
· 讨论
第102-103页
· 基于 USAN 区域的宽线检测算法
第103-118页
· USAN 宽线检测算子
第103-108页
· M-USAN 宽线检测算子
第108-115页
· 实验分析
第115-118页
· M-USAN 宽线算子的快速算法
第118-140页
· USAN 算子计算的冗余性分析
第118-119页
· ASM-USAN 宽线检测算子
第119-123页
· R-USAN 宽线检测算子
第123-130页
· 实验分析
第130-140页
· 基于特征曲线的图像结构化描述
第140-147页
· 特征曲线矢量化处理
第141-143页
· 基于直线段的图像结构化描述
第143-144页
· 实验分析
第144-147页
· 本章小结
第147-149页
第五章 基于联合图与路径相似性的图匹配方法
第149-182页
· 引言
第149-151页
· 基于联合图与路径相似性的图匹配方法
第151-158页
· 算法描述
第151-153页
· 最短路径相似性
第153-156页
· 算法时间复杂度分析
第156-158页
· 基于图匹配的特征点匹配
第158-171页
· 基于仿射不变量的路径描述
第158-160页
· 算法流程
第160-161页
· 实验分析
第161-171页
· 基于图匹配的直线段匹配
第171-181页
· 基于直线段对关系的最短路径描述
第171-174页
· 算法流程
第174-175页
· 实验分析
第175-181页
· 本章小结
第181-182页
第六章 结论与展望
第182-185页
· 本文工作总结
第182-183页
· 下一步工作
第183-185页
致谢
第185-186页
参考文献
第186-196页
作者在学期间取得的学术成果
第196-198页
附录 A 第三章部分实验结果
第198-203页
附录 B 定理 · 的证明
第203-206页
附录 C 式(· )的推导过程
第206-207页
附录 D 第四章部分实验结果
第207-210页
附录 E 最优子序列映射方法
第210-211 页
本篇论文共
211
页,
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