基于红外与可见光图像的无人机测距技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 传统的无人机测距方式 | 第11-12页 |
| 1.2.2 多光谱图像匹配的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题的研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 双目视觉基础知识介绍 | 第16-23页 |
| 2.1 立体成像过程 | 第16页 |
| 2.2 双目视觉原理 | 第16-18页 |
| 2.3 双目测距系统性能的要求 | 第18页 |
| 2.4 立体匹配常用约束关系 | 第18-20页 |
| 2.5 立体匹配算法类型 | 第20-21页 |
| 2.6 匹配基元 | 第21-22页 |
| 2.7 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 可见光相机与红外相机的标定 | 第23-41页 |
| 3.1 摄像机标定方法研究 | 第24-25页 |
| 3.2 单目相机标定 | 第25-36页 |
| 3.2.1 摄像机坐标系 | 第25-26页 |
| 3.2.2 摄像机成像模型 | 第26-27页 |
| 3.2.3 摄像机标定原理 | 第27-31页 |
| 3.2.4 本文可见光相机与红外相机标定 | 第31-36页 |
| 3.3 立体标定与立体校正 | 第36-39页 |
| 3.3.1 立体标定 | 第37-38页 |
| 3.3.2 立体校正 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于自适应窗口的图像匹配 | 第41-54页 |
| 4.1 图像匹配相似性测度 | 第41-46页 |
| 4.1.1 互信息基本理论 | 第41-44页 |
| 4.1.1.1 熵 | 第41-42页 |
| 4.1.1.2 互信息 | 第42-43页 |
| 4.1.1.3 互信息的局限性 | 第43-44页 |
| 4.1.2 相位一致性 | 第44-46页 |
| 4.1.2.1 相位信息 | 第44-45页 |
| 4.1.2.2 相位一致性算法 | 第45-46页 |
| 4.1.3 互信息与相位一致性相结合的相似性测度 | 第46页 |
| 4.2 自适应匹配窗口 | 第46-50页 |
| 4.3 基于自适应窗口的立体匹配 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 无人机测距系统实现 | 第54-64页 |
| 5.1 测试平台与测试环境介绍 | 第54-56页 |
| 5.1.1 硬件平台 | 第54-56页 |
| 5.1.2 软件平台 | 第56页 |
| 5.1.3 测试环境选择 | 第56页 |
| 5.2 图像均衡化处理 | 第56-58页 |
| 5.3 无人机目标提取 | 第58页 |
| 5.4 特征提取 | 第58-59页 |
| 5.5 无人机图像立体校正 | 第59-60页 |
| 5.6 无人机图像匹配 | 第60-61页 |
| 5.7 无人机测距 | 第61-63页 |
| 5.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第70页 |
