前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 點集匹配問題的定義、分類與難點
1.2.1 點集匹配問題的定義
1.2.2 點集匹配問題的分類
1.2.3 點集匹配問題的應用與研究難點
1.3 點集匹配算法的基本框架
1.3.1 特征提取
1.3.2 特征描述
1.3.3 特征匹配
1.3.4 點集匹配技術的發展趨勢
1.4 本章小結
第2章 基於向量場一致性的圖像特征點匹配算法研究
2.1 引言
2.2 正則化理論與向量場插值
2.2.1 正則化
2.2.2 向量值再生核Hilbert空間
2.2.3 Tikhonov正則化與表示定理
2.3 向量場一致性算法
2.3.1 問題的建模
2.3.2 問題的求解一EM算法
2.3.3 收斂性分析
2.4 基於稀疏近似的快速算法
2.4.1 基於低秩矩陣近似的快速實現——FastVFC
2.4.2 基於稀疏近似的快速實現——SparseVFC
2.4.3 算法稀疏近似的誤差界
2.4.4 計算復雜度分析
2.5 基於向量場一致性的圖像特征點匹配
2.5.1 點匹配到向量場的轉化
2.5.2 矩陣核的選擇
2.5.3 算法的適用性：剛性與非剛性運動
2.5.4 算法推廣：參數模型
2.5.5 算法推廣：分層運動混合模型
2.5.6 算法推廣：層次匹配模型
2.5.7 算法的實現細節
2.6 實驗結果
2.6.1 包含離群點的向量場插值
2.6.2 二維圖像的特征點匹配
2.6.3 層次匹配模型算法結果
2.6.4 三維圖像的特征點匹配
2.7 本章小結
第3章 基於局部線性遷移的圖像特征點匹配算法研究
3.1 引言
3.2 基於局部線性遷移的統一理論模型
3.2.1 問題的公式化
3.2.2 局部幾何約束
3.2.3 剛性特征匹配
3.2.4 仿射特征匹配
3.2.5 非剛性特征匹配