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基于sift特征的圖像匹配畢業(yè)論文(留存版)

2025-10-31 15:13上一頁面

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【正文】 度空間理論 ..................................................................................................... 9 高斯尺度空間 ................................................................................................... 10 本章小結(jié) ........................................................................................................... 11 第 4 章 SIFT 特征匹配 ......................................................................................... 12 圖像的初始化 ................................................................................................... 13 尺度空間極值檢測 ........................................................................................... 13 建立高斯金字塔 .............................................................................................. 15 建立 DoG金字塔 .............................................................................................. 16 極值檢測,初步確定特征點(diǎn)位置和尺度 ........................................................... 17 精確定位特征點(diǎn)的位置和所在的尺度 ........................................................... 18 擬合三維二次函數(shù)將極值點(diǎn)定位到亞像素精度 ................................................ 18 去除對比度低的點(diǎn) .......................................................................................... 19 去除不穩(wěn)定的邊緣點(diǎn) ....................................................................................... 19 確定特征點(diǎn)主方向 ........................................................................................... 20 II 生成 SIFT 特征向量 ......................................................................................... 22 保持旋轉(zhuǎn)不變性 .............................................................................................. 22 得到特征點(diǎn)的種子點(diǎn) ....................................................................................... 23 SIFT特征向量 長度的歸一化處理 .................................................................... 23 SIFT 特征向量的匹配 ...................................................................................... 23 本章小結(jié) ........................................................................................................... 25 第 5 章 實(shí)驗結(jié)果及分析 ...................................................................................... 26 SIFT 特征提取試驗結(jié)果 .................................................................................. 26 特征匹配 ........................................................................................................... 28 視角變換的圖像組匹配 ................................................................................... 29 仿射變換的圖像組匹配 ................................................................................... 29 尺度縮放變換的圖像組匹配 ............................................................................ 31 亮度變換的圖像組匹配 ................................................................................... 32 旋轉(zhuǎn)變換的圖像組匹配 ................................................................................... 33 本章小結(jié) ........................................................................................................... 33 結(jié)束語 ........................................................................................................................... 35 致謝 ............................................................................................................................... 38 參考文獻(xiàn) ...................................................................................................................... 38 附 錄 ............................................................................................................................. 39 1 基于 SIFT 特征的圖像匹配 摘要: 現(xiàn)代社會已經(jīng)進(jìn)入信息時代,隨著 計算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和數(shù)學(xué)的發(fā)展,圖像信息處理能力和水平也不斷 提高,相應(yīng)的也得到更多關(guān)注、研究和更加廣泛的應(yīng)用。 能力 、綜合歸納資料的能力; ; 、研究方法和手段的運(yùn)用能力; ; 。 湘潭大學(xué)畢業(yè)論文 題 目: 基于 SIFT 特征的圖像匹配 學(xué) 院: 信息工程學(xué)院 專 業(yè): 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 完成日期: 2020年 5月 畢業(yè)設(shè)計(論文)原創(chuàng)性聲明和使用授權(quán)說明 原創(chuàng)性聲明 本人鄭重承諾:所呈交的畢業(yè)設(shè)計(論文),是我個人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的成果。 三、進(jìn)度安排 序號 各階段完成的內(nèi)容 完成時間 1 查閱資料、調(diào)研 2020 年 3 月 1 日 2020 年 3 月 15 日 2 開題報告、制訂設(shè)計方案 2020 年 3 月 15 日 2020 年 4 月 15 日 3 實(shí)驗(設(shè)計) 2020 年 4 月 15 日 2020 年 5 月 1 日 4 分析、調(diào)試等 2020 年 5 月 1 日 2020 年 5 月 10 日 5 寫出初稿 2020 年 5 月 10 日 2020 年 5 月 20 日 6 修改,寫出第二稿 2020 年 5 月 20 日 2020 年 5 月 23 日 7 寫出正式稿 2020 年 5 月 23 日 2020 年 5 月 25 日 8 答辯 2020 年 5 月 28 日 四、應(yīng)收集的資料及主要參考文獻(xiàn) [1] Lowe, . Local feature view clustering for 3D object recognition[J]. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern : 682–688. [2] D. Lowe. Distinctive image features from scale invariant keypoints[J]. IJCV, (2): 91110. [3] David G. Lowe. Object Recognition from Local ScaleInvariant Features[J]. the International Conference on Computer :120 [4] 岡薩雷斯 .數(shù)字圖像處理(第二版) [M]. 電子工業(yè)出版社 . [5] 楊枝靈 . 王開 . Visual C++數(shù)字圖像獲取、處理及實(shí)踐應(yīng) 用 [M]. 人民郵電出版社 , [6] 田巖 .柳斌 .基于特征塔集的遙感圖像融合方法 [J].華中科技大學(xué)學(xué)報 , 2020,33(7) : 14 16 [7] 沈振康 . 孫仲廉 . 數(shù)字圖像處理及應(yīng)用 [M]. 北京:國防工業(yè)出版社 . [8] 鄭南寧 . 計算機(jī)視覺與模式識別 [M].北京:清華大學(xué)出版社 . [9] 邊肈祺 . 張長水 , 張學(xué)工 . 模式識別 [M]. 北京:清華大學(xué)出版社 , [10] 王軍 . 張明柱 . 圖像匹配算法的研究進(jìn)展 [J].大氣與環(huán)境光學(xué)學(xué)報 ,2020,2(3):1115 湘 潭 大 學(xué) 畢業(yè)論文(設(shè)計)評閱表 學(xué)號 2020551307 姓名 譚文雙 專業(yè) 計算機(jī)科學(xué)與技術(shù) 畢業(yè)論文(設(shè)計)題目:
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