文档介绍：重庆邮电大学硕士学位论文图像角壶捡迩』左法的婴宜重废太堂重麽邮电太堂重庞通信堂医胡俊但主教援值曼生值:基处理论文提交日期生垒目论文答辩日期生论文评阅人塞迷蓬数援奎强副教援答辩委员会主席蔓型矗塾援硕士研究生年分类号密级公开论文题目指导教师学科专业二.
丁姻伤辛学位论文作者签名:胡签字日期:之卅/,也不包含为获得重麽邮电太堂或其他教育重鏖邮电太堂重庆由&电太堂本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特员曜⒑椭滦坏牡胤酵猓畚闹胁话渌机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字日期:本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ导师签名:签字日期:..一’。
摘要角点是计算机视觉研究和图像处理中常用的特征点,它被广泛应用于图像匹配及配准、目标识别、光流统计等领域。本文对传统的几种角点检测算法进行了较为详细的研究,分析了它们各自的优缺点,在此基础上给出了一种快速、高精度的图像角点检测算法。首先针对算法定位精度不高的缺点,采用较虻奶荻人阕.,,,相应的较蛭F渥V茫倮肗慕堑阆煊獬龊蜓〗堑恪然后通过区域所对应的弧的像元灰度与角点的相似性来完成最终角点的提取,并且针对阀值蛅固定选取的问题,采用了一种自动选取阀值的方法。结合本文算法和其它几种方法进行了角点检测算法的性能评价。还通过该算法和其它五种算法在正确性、漏检、精度以及抗噪声性能等方面的综合比较,结果表明该算法无论对模拟图像还是真实图像均具有良好的性能。为了更好的检测该算法的实用性和有效性,本文的角点检测算法应用到图像配准中,首先利用本文算法提取出图像的特征点,然后用畲笙喙厮惴ń薪堑愕某跏计ヅ洌詈笤俳合改进的算法去除伪匹配点,求出图像间的变换关系。本文利用缘进行仿射矩阵平均配准误差估计,采用二次提纯的方法来提取最终的仿射变换矩阵,改进了原来的算法,使得配准效果较为理想。关键词:角点检测,图像配准,角点响应函数,相似性,阀值重庆邮电大学硕士论文
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目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。问题的提出及研究意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.论文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章图像角点检测的特点和分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像角点检测的特点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.角点性能评价准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯角点形状分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章传统角点检测算法研究⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。基于边缘提取的角点检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯堑慵觳馑惴ā角点检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于图像灰度的角点检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯堑慵觳狻蚏角点检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯堑闾崛》椒ā角点检测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第四章角点检测算法性能评价⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯角点检测性能评价方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第五章一种改进的图像快速高精度角点检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。多层次筛选的角点提取方案⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯基于弧的思想的改进的角点提取方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.笛椤重庆邮电大学硕士论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...
.笛榻峁治觥本文完善的角点检测算法及实验结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第六章本文角点检测算法在图像配准中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图像配准的理论和方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯