| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 小型无人机航拍技术研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 世界各国家的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内外高校的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与取得的成果 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构 | 第17-18页 |
| 第二章 无人机航拍照片三维重建的技术分析 | 第18-31页 |
| 2.1 无人机传感设备研究综述 | 第18-19页 |
| 2.3 目前的研究出现的问题 | 第19-20页 |
| 2.4 本文的技术路线 | 第20-22页 |
| 2.5 相关技术知识简介 | 第22-30页 |
| 2.5.1 无人机地面基站航拍信息处理模块 | 第22-24页 |
| 2.5.2 特征点匹配算法 | 第24-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 机载双目视觉系统的建立 | 第31-42页 |
| 3.1 双目视觉几何原理研究 | 第31-35页 |
| 3.2 双目视觉体系建立 | 第35-41页 |
| 3.2.1 摄像头的选型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 摄像头的标定 | 第36-39页 |
| 3.2.3 摄像头畸变的校正 | 第39-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 图像预处理及特征点检测 | 第42-51页 |
| 4.1 图像预处理 | 第42-46页 |
| 4.1.1 噪声的产生和类型 | 第42-43页 |
| 4.1.2 图像去噪 | 第43-46页 |
| 4.2 特征点的检测 | 第46-50页 |
| 4.2.1 特征点的检测算法介绍 | 第46-49页 |
| 4.2.2 特征点的提取 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 特征点的匹配 | 第51-65页 |
| 5.1 特征点的匹配原理及规则 | 第51-55页 |
| 5.1.1 特征点的匹配原理分析 | 第52-53页 |
| 5.1.2 特征点的匹配规则 | 第53-55页 |
| 5.2 SIFT 和SUSAN 算法的特点 | 第55-59页 |
| 5.2.1 SIFT 算法特点 | 第55-56页 |
| 5.2.2 SUSAN 算法特点 | 第56-59页 |
| 5.3 SIFT 算法和SUSAN 算法的实验对比 | 第59-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 三维重建 | 第65-74页 |
| 6.1 三维重建的设计 | 第65-66页 |
| 6.2 三维重建的实现 | 第66-73页 |
| 6.2.1 场景特征点的三维坐标计算 | 第67-69页 |
| 6.2.2 三维重建的实现 | 第69-72页 |
| 6.2.3 误差统计分析 | 第72-73页 |
| 6.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结和展望 | 第74-76页 |
| 7.1 总结 | 第74页 |
| 7.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第82页 |