基于SIFT特征的适配区选区方法研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究概况

1.2.1 景象匹配技术

1.2.2 景象匹配算法的分类

1.2.3 景象匹配区选取方法概论

1.2.4 适配性分析方法的分类

1.3 主要研究内容及组织结构

1.3.1 研究内容

1.3.2 论文结构

2 传统适配性分析方法

2.1 常用于适配性分析的统计特征

2.1.1 灰度方差

2.1.2 图像信息熵

2.1.3 边缘密度

2.1.4 相关面有关特征

2.2 传统适配性分析

2.3 本章小结

3 基于SIFT特征的适配性表达方法研究

3.1 匹配概率的生成

3.1.1 模糊

3.1.2 乘性噪声

3.1.3 仿射扭曲

3.1.4 统计匹配概率

3.2 SIFT特征提取介绍

3.2.1 构造尺度空间

3.2.2 局部极值点检测

3.2.3 极值点定位

3.2.4 去除边缘响应的极值点

3.2.5 确定关键点方向

3.2.6 生成特征点描述子

3.3 景象区适配性分析

3.4 景象区SIFT点的稳定性和唯一性

3.4.1 稳定性准则

3.4.2 唯一性准则

3.5 景象区适配性能评价指标

3.5.1 SIFT特征点密度

3.5.2 边缘SIFT特征点密度

3.5.3 区域间SIFT特征点数目方差

3.5.4 区域间SIFT特征点丰富性比例

3.6 本章小结

4 基于SIFT特征与SVR模型的适配区选取方法

4.1 支持向量回归模型

4.2 适配区选取流程

4.3 适配区选取实验结果

4.3.1 训练阶段

4.3.2 预测阶段

4.3.3 对比实验

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 研究工作总结

5.2 本文创新点

5.3 未来研究展望

致谢

参考文献