声明
1 绪论
1.1 课题的研究背景及研究意义
1.2 匹配算法研究现状
1.2.1 基于特征描述符的匹配算法
1.2.2 基于空间位置信息的匹配算法
1.2.3 融合特征信息和位置信息的匹配算法
1.3 论文的主要工作与结构安排
1.3.1 本文的主要工作
1.3.2 论文的结构安排
2 点集匹配理论基础
2.1 引言
2.2 图像特征点匹配
2.2.1 基于SIFT的特征点获取
2.2.2 基于特征描述符的匹配算法
2.3 非刚性点集配准
2.4 特征点对应关系评估
2.5 空间变换模型参数估计
2.6 本章小结
3 基于信息互补的图像匹配算法研究
3.1 引言
3.2 基于SIFT特征和空间信息融合的高斯混合模型算法
3.2.1 基于SIFT的特征相似性矩阵构建
3.2.2 基于信息互补的高斯混合模型构建
3.2.3 基于jensen不等式理论构造能量函数
3.3 基于期望最大化算法的能量优化
3.3.1 基于E步骤的对应关系评估
3.3.2 基于M步骤的模型参数求解
3.4 特征点匹配算法流程与分析
3.5 实验与分析
3.5.1 实验数据集
3.5.2 评价准则
3.5.3 实验结果
3.6 本章小结
4 基于结构互补的非刚性点集配准算法研究
4.1 引言
4.2 形状上下文特征描述子
4.3 融合加权形状上下文算法的结构互补模型构建
4.3.1 基于形状上下文的加权相似性构建
4.3.2 融合加权形状上下文算法的模型构建
4.4 基于非刚性变换函数的空间位置更新
4.4.1 基于径向基函数的非刚性形变模型
4.4.2 基于运动一致性理论的结构约束模型
4.5 目标函数构建及模型参数求解
4.6 点集配准算法实现细节
4.7 实验结果和分析
4.7.1 评价数据集
4.7.2 评价标准
4.7.3 人工合成点集配准精度实验结果
4.7.4 序列图像配准率实验结果
4.8 本章小结
5 总结与展望
5.1 本文的主要贡献与创新点
5.2 工作展望
参考文献
致谢
附录
A 攻读硕士学位期间发表的论文
B 攻读硕士学位期间申请的专利
C 攻读硕士学位期间参与的科研项目
