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基于分數階微分的SIFT算法和微分同胚Demons算法

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基于分數階微分的SIFT算法和微分同胚Demons算法
論文目錄
 
摘要第1-5頁
abstract第5-9頁
第1章 緒論第9-16頁
  1.1 課題的研究目的及意義第9頁
  1.2 國內外研究現狀第9-14頁
    1.2.1 圖像非剛性配準技術的研究現狀第10-13頁
      1.2.1.1 基于圖像特征的圖像配準方法第10-11頁
      1.2.1.2 基于物理模型的圖像配準方法第11-13頁
    1.2.2 分數階微積分理論及其應用的研究現狀第13-14頁
  1.3 本文組織及安排第14-15頁
  1.4 本章小結第15-16頁
第2章 基本理論第16-26頁
  2.1 分數階微積分理論及經典定義方式第16-19頁
  2.2 SIFT算法理論第19-21頁
  2.3 Demons算法基本理論第21-24頁
    2.3.1 傳統的Demons算法第21-22頁
    2.3.2 Active Demons算法第22頁
    2.3.3 微分同胚Demons算法第22-24頁
  2.4 本章小結第24-26頁
第3章 基于自適應分數階微分的SIFT圖像配準第26-39頁
  3.1 前言第26-27頁
  3.2 分數階微分對信號的作用第27-28頁
  3.3 基于Riemann-Liouville定義的分數階微分算子第28-29頁
  3.4 自適應分數階微分模型的構造第29-31頁
    3.4.1 與微分階次相關的圖像特征信息選擇第29-30頁
    3.4.2 構造分數階微分次的自適應數學模型第30-31頁
  3.5 特征點匹配第31-32頁
  3.6 基于自適應分數階的SIFT配準算法第32-33頁
  3.7 仿真實驗第33-38頁
    3.7.1 實驗環境第33頁
    3.7.2 實驗評價準則第33-34頁
    3.7.3 實驗結果及分析第34-38頁
Brain圖像實驗第34-35頁
Camera圖像實驗第35-38頁
  3.8 本章小結第38-39頁
第4章 結合SIFT特征和改進的Log-Demons的非剛性配準第39-52頁
  4.1 前言第39頁
  4.2 本章的配準算法第39-43頁
    4.2.1 Log-Demons算法第39-40頁
    4.2.2 結合分數階梯度的Log-Demons算法第40-41頁
    4.2.3 基于結構張量的各向異性高斯函數第41-43頁
    4.2.4 多分辨策略的圖像配準第43頁
  4.3 主要算法步驟第43-44頁
  4.4 仿真實驗第44-50頁
    4.4.1 實驗所需環境第44頁
    4.4.2 實驗評價的標準第44頁
    4.4.3 實驗結果分析第44-50頁
模擬圖像實驗第44-47頁
醫學圖像實驗第47-48頁
Camera圖像實驗第48-50頁
  4.5 效率實驗對比第50頁
  4.6 本章小結第50-52頁
第5章 總結與展望第52-55頁
  5.1 本文工作總結第52-53頁
  5.2 未來工作展望及發展趨勢第53-55頁
參考文獻第55-60頁
攻讀碩士學位期間撰寫的論文和參加科研情況第60-61頁
一、攻讀碩士學位期間撰寫的論文第60頁
二、攻讀碩士學位期間參加科研情況第60-61頁
致謝第61-62頁

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