| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于POS系统的无人机目标定位技术 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于空间交会的无人机目标定位技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于图像匹配的无人机目标定位技术 | 第15-16页 |
| 1.3 本文的主要工作和结构安排 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文的主要工作 | 第16-17页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 组合局部变换和全局控制点的序列图像定位基本原理 | 第19-36页 |
| 2.1 算法基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 符号说明 | 第19页 |
| 2.1.2 算法思想和流程 | 第19-21页 |
| 2.2 相邻帧匹配 | 第21页 |
| 2.3 从序列图像和正射影像上提取若干对可靠的全局控制点 | 第21-22页 |
| 2.4 基于间接平差的变换模型参数解算方法 | 第22-27页 |
| 2.4.1 间接平差模型和最小二乘原理 | 第22-24页 |
| 2.4.2 变换参数解算步骤 | 第24-27页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第27-35页 |
| 2.5.1 实验数据 | 第27-29页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第29-32页 |
| 2.5.3 精度评定 | 第32-34页 |
| 2.5.4 对比实验 | 第34-35页 |
| 2.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于单应性矩阵分解的序列图像快速匹配方法 | 第36-55页 |
| 3.1 序列图像匹配方法 | 第36-37页 |
| 3.2 基于单应性矩阵分解的序列图像快速匹配原理 | 第37-38页 |
| 3.3 基于单应性矩阵分解的位姿变化估计 | 第38-45页 |
| 3.3.1 建立单应性模型 | 第38-43页 |
| 3.3.2 根据同名点解单应性矩阵 | 第43-44页 |
| 3.3.3 估计相机位姿变化 | 第44-45页 |
| 3.4 基于单应性矩阵分解的序列图像快速匹配方法流程 | 第45-47页 |
| 3.5 实验与分析 | 第47-54页 |
| 3.5.1 实验结果 | 第47-50页 |
| 3.5.2 超出跟踪范围 | 第50-52页 |
| 3.5.3 对比实验 | 第52-54页 |
| 3.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 基于SURF算子和自适应阈值RANSAC算法的全局控制点提取方法. | 第55-66页 |
| 4.1 引言 | 第55-57页 |
| 4.2 基于SURF特征的初始匹配 | 第57-60页 |
| 4.3 基于Otsu的自适应阈值RANSAC算法 | 第60-63页 |
| 4.4 实验和分析 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 结束语 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第73页 |
