无人机航拍图像拼接关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究内容和技术路线 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文的技术路线 | 第16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 无人机航拍图像拼接相关基础理论 | 第18-30页 |
| 2.1 图像拼接的基本流程 | 第18页 |
| 2.2 图像预处理 | 第18-22页 |
| 2.2.1 无人机航拍图像地理定位 | 第19-21页 |
| 2.2.2 灰度重采样 | 第21-22页 |
| 2.3 图像配准技术 | 第22-26页 |
| 2.3.1 图像配准原理 | 第22-23页 |
| 2.3.2 图像配准算法的分类 | 第23-26页 |
| 2.4 图像变换模型 | 第26-28页 |
| 2.5 图像融合 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 无人机航拍图像序列自动排序 | 第30-38页 |
| 3.1 相位相关法基本原理 | 第30-31页 |
| 3.2 对数极坐标下的相位相关法 | 第31-33页 |
| 3.3 基于相位相关法的航拍图像序列自动排序 | 第33-35页 |
| 3.3.1 相位相关法判断图像重叠关系 | 第33-34页 |
| 3.3.2 图像序列自动排序方法 | 第34-35页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于SIFT算法的无人机航拍图像配准 | 第38-64页 |
| 4.1 SIFT算法特征提取与匹配 | 第38-50页 |
| 4.1.1 SIFT算法特征提取 | 第38-44页 |
| 4.1.2 SIFT算法特征匹配 | 第44-48页 |
| 4.1.3 SIFT算法特征匹配的提纯 | 第48-50页 |
| 4.2 改进的SIFT特征算法 | 第50-58页 |
| 4.2.1 SIFT特征提取算法的改进 | 第50-54页 |
| 4.2.2 SIFT特征匹配算法的改进 | 第54-58页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第58-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 无人机航拍图像融合及拼接 | 第64-71页 |
| 5.1 常用的融合算法 | 第64-68页 |
| 5.2 局部区域亮度调整算法 | 第68-69页 |
| 5.3 多幅无人机航拍图像拼接 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第78页 |
