| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像特征匹配研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多视密集匹配研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容和组织结构 | 第13-16页 |
| 第二章 多视角倾斜影像匹配基础理论 | 第16-42页 |
| 2.1 多视角倾斜航空摄影 | 第16-22页 |
| 2.1.1 倾斜影像获取及特点 | 第16-19页 |
| 2.1.2 多视匹配优势及难点 | 第19-22页 |
| 2.2 特征匹配算法 | 第22-31页 |
| 2.2.1 DoG算法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 Harris算法 | 第23-26页 |
| 2.2.3 SIFT算法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 ASIFT算法及基于GPU实现 | 第27-31页 |
| 2.2.4.1 ASIFT特征匹配基本原理 | 第28页 |
| 2.2.4.2 ASIFT特征匹配GPU并行设计 | 第28-31页 |
| 2.3 多视匹配方法与约束条件 | 第31-34页 |
| 2.3.1 多视匹配方法 | 第31-32页 |
| 2.3.2 单应约束 | 第32页 |
| 2.3.3 核线约束 | 第32-34页 |
| 2.4 实验与分析 | 第34-41页 |
| 2.4.1 实验一：核线约束与单应约束精度对比实验 | 第34-38页 |
| 2.4.2 实验二：ASIFT与SIFTGPU匹配方法对比实验 | 第38-40页 |
| 2.4.3 实验三：ASIFT算法的GPU并行处理实验 | 第40-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 基于多分辨率分层匹配的PMVS算法 | 第42-56页 |
| 3.1 PMVS算法中的基本概念 | 第42-44页 |
| 3.1.1 面片模型 | 第42-43页 |
| 3.1.2 灰度一致函数 | 第43-44页 |
| 3.1.3 面片优化 | 第44页 |
| 3.1.4 图像模型 | 第44页 |
| 3.2 PMVS算法流程 | 第44-47页 |
| 3.2.1 初始种子面片生成 | 第45-46页 |
| 3.2.2 面片扩散 | 第46-47页 |
| 3.2.3 面片过滤 | 第47页 |
| 3.3 PMVS算法改进 | 第47-49页 |
| 3.3.1 PMVS算法改进可行性分析 | 第47-48页 |
| 3.3.2 SIFTGPU算子提取初始面片 | 第48页 |
| 3.3.3 多分辨率分层匹配策略 | 第48-49页 |
| 3.4 实验与分析 | 第49-55页 |
| 3.4.1 实验一：基于双重约束的SIFTGPU与Harris特征匹配对比实验 | 第49-52页 |
| 3.4.2 实验二：基于SIFTGPU提取初始面片的PMVS密集匹配实验 | 第52-53页 |
| 3.4.3 实验三：基于影像多分辨率分层策略的PMVS密集匹配实验 | 第53-55页 |
| 3.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第四章 基于最小生成树的半全局匹配算法 | 第56-86页 |
| 4.1 倾斜影像的近似核线生成 | 第56-57页 |
| 4.2 基于最小生成树的半全局匹配 | 第57-63页 |
| 4.2.1 SGM算法基本概念 | 第58-61页 |
| 4.2.2 SD+MI匹配代价 | 第61页 |
| 4.2.3 MST的代价聚合 | 第61-62页 |
| 4.2.4 立体匹配的评价策略 | 第62-63页 |
| 4.3 实验与分析 | 第63-85页 |
| 4.3.1 实验一：标准数据库影像匹配实验 | 第63-71页 |
| 4.3.2 实验二：倾斜影像近似核线影像生成实验 | 第71-81页 |
| 4.3.3 实验三：不同镜头同视角连续倾斜影像匹配实验 | 第81-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 5.1 总结 | 第86页 |
| 5.2 进一步研究的工作 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 作者简历 | 第94页 |
