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对倾斜摄影三维重建过程中图像匹配的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景和意义第11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 倾斜摄影特征匹配研究现状第12页
        1.2.2 倾斜摄影密集匹配研究现状第12-13页
    1.3 论文安排第13-15页
第二章 倾斜摄影三维建模相关基础理论和基本流程第15-26页
    2.1 倾斜摄影三维建模相关基础理论第15-18页
        2.1.1 摄影测量坐标系第15-16页
        2.1.2 像点空间直角坐标变换第16-17页
        2.1.3 图像的射影变换第17-18页
    2.2 倾斜摄影基本流程第18-24页
        2.2.1 拍摄原始图像第19-20页
        2.2.2 原始图像相机标定和修正第20-21页
        2.2.3 空三测量第21-24页
        2.2.4 密集匹配与三维建模第24页
    2.3 倾斜摄影难点第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第三章 倾斜摄影中的稀疏匹配第26-43页
    3.1 稀疏匹配算法介绍第26-30页
        3.1.1 图像稀疏匹配流程第26-28页
        3.1.2 SIFT算法第28-30页
    3.2 针对倾斜摄影的稀疏匹配第30-37页
        3.2.1 ASIFT算法第31-33页
        3.2.2 预先纠正的SIFT算法第33-35页
        3.2.3 算法在实际应用中的分析第35-37页
    3.3 基于图像分割的二次纠正SIFT算法第37-42页
        3.3.1 预先纠正SIFT匹配中的问题第37-38页
        3.3.2 一种可行的改进算法第38-40页
        3.3.3 改进前后对比第40-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 倾斜摄影中的密集匹配第43-55页
    4.1 传统密集匹配算法第43-44页
    4.2 一种基于已获得同名点对的三角网局部匹配算法第44-46页
        4.2.1 基本思想第44-45页
        4.2.2 基本匹配步骤第45-46页
    4.3 针对建筑物角点的改进算法第46-50页
        4.3.1 匹配中的难点第46-47页
        4.3.2 改进思路第47页
        4.3.3 改进算法步骤第47-50页
    4.4 算法仿真与分析第50-54页
    4.5 本章小结第54-55页
第五章 总结和展望第55-57页
    5.1 总结第55页
    5.2 展望第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-61页

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