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第1章　引言1

1.1　局部特征发展历程1

1.2 常用术语2

1.3　局部特征性质4

1.4　局部特征应用5

1.5　局部特征配准流程和本书的结构7

参考文献9

第2章 图像尺度空间理论11

2.1　金字塔多分辨率11

2.2　高斯尺度空间及性质13

2.2.1　多尺度和多分辨率18

2.2.2　尺度空间和生物视觉18

2.3 自动尺度选择18

2.3.1　尺度选择思路20

2.3.2　尺度选择准则21

2.4　斑点（Blob）检测23

2.4.1　一维信号斑点检测23

2.4.2　LoG检测27

2.4.3　DoH检测30

2.5　边缘（Edge）检测32

2.6　角点（Corner）检测37

2.6.1　角点定位算法39

2.6.2　角点检测效果40

参考文献42

第3章　点与边缘检测45

3.1　Harris角点46

3.2　尺度不变性Harris角点52

3.2.1　Harris尺度不变性问题52

3.2.2　多尺度二阶矩53

3.2.3　多尺度Harris角点54

3.2.4　多尺度Harris角点精化56

3.3　仿射不变性Harris角点57

3.3.1　初始定位：Affine Gaussian Scale-Space58

3.3.2　仿射不变性角点检测61

3.4　SUSAN检测算子65

3.5　边缘检测69

3.5.1　一阶微分边缘算子69

3.5.2　二阶微分边缘算子71

3.5.3　Canny边缘检测算子73

参考文献77

第4章　高效斑点检测方法79

4.1　SIFT算法79

4.1.1　DoG尺度空间生成79

4.1.2　特征点搜索81

4.1.3　点的搜索与定位84

4.1.4　删除边缘效应87

4.2　SURF算法89

4.2.1　积分图像90

4.2.2　DoH近似91

4.2.3　尺度空间表示94

参考文献100

第5章　区域检测方法102

5.1　最大稳定极值区域103

5.1.1　MSERs基本概念与定义103

5.1.2　MSERs检测106

5.1.3　MSERs区域拟合112

5.1.4　MSERs区域归一化115

5.2　基于边缘区域118

5.2.1　曲线边缘118

5.2.2　直线边缘120

5.3　基于密度极值区域121

5.4　显著性区域123

5.4.1　区域信息熵123

5.4.2　圆形显著性区域125

5.4.3　非对称显著性区域126

参考文献127

第6章　图像局部特征描述129

6.1　SIFT特征描述子130

6.1.1　特征点方向分配130

6.1.2　特征点特征矢量生成133

6.2　SURF特征描述子135

6.2.1　特征点方向分配135

6.2.2　特征点特征矢量生成137

6.3　其他特征描述子142

6.3.1　PCA-SIFT142

6.3.2　GLOH143

6.3.3　旋转图像144

6.3.4　微分滤波器146

参考文献148

第7章　图像特征点匹配150

7.1　Kd-树算法151

7.1.1　构建算法152

7.1.2　最近邻查询算法154

7.1.3　改进Kd-树最近邻查询158

7.1.4　Kd-树和Spill-树160

7.1.5　Kd-树与穷尽搜索比较161

7.2　匹配对提纯162

7.2.1 比值提纯法162

7.2.2　一致性提纯法163

参考文献167

第8章　评估和应用169

8.1　斑点检测算子比较169

8.1.1　图像数据169

8.1.2　尺度缩放比较171

8.1.3　视角变换比较171

8.1.4　光照变化比较172

8.1.5　图像模糊172

8.2 区域检测算子比较173

8.2.1　区域仿射不变算子的评价准则173

8.2.2　尺度缩放＋旋转174

8.2.3　视角变换176

8.2.4　光照变化177

8.2.5　图像模糊177

8.3　局部特征的应用179

8.3.1　数字摄影测量179

8.3.2　正射影像更新182

8.3.3　视频图像拼接186

8.3.4 目标跟踪190

8.3.5 目标识别195

参考文献197

索引199