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无地面控制的航空影像与LiDAR数据自动高精度配准

摘要第1-9页
Abstract第9-12页
目录第12-14页
图目录第14-16页
表目录第16-17页
词汇表第17-18页
第1章 绪论第18-40页
 §1.1 研究背景和意义第18-28页
     ·摄影测量第18-22页
     ·LiDAR技术第22-24页
     ·LiDAR技术与摄影测量技术比较第24-27页
     ·LiDAR数据的特点第27-28页
     ·研究的意义第28页
 §1.2 国内外相关研究现状与分析第28-35页
     ·配准的基本问题第29-30页
     ·配准的研究现状第30-35页
 §1.3 主要研究内容和方案第35-38页
     ·研究内容第35-36页
     ·研究方案第36-38页
 §1.4 相关术语说明第38-40页
第2章 基于SIFT算子空中三角测量连接点自动匹配第40-50页
 §2.1 SIFT算子第40-44页
     ·尺度空间的极值探测第40-42页
     ·确定关键点的主方向第42-44页
     ·关键点的描述第44页
 §2.2 SIFT特征的主要特点第44-45页
 §2.3 SIFT特征点组织与粗差剔除策略第45-46页
 §2.4 SIFT特征提取与匹配实验第46-49页
 本章小结第49-50页
第3章 基于LiDAR和初始方位元素约束的航空影像密集匹配第50-70页
 §3.1 Wallis滤波第50-51页
 §3.2 特征点提取第51-53页
     ·Harris特征点第51-53页
     ·SIFT算子与Harris特征点的比较第53页
 §3.3 影像匹配第53-61页
     ·影像匹配分类第54页
     ·影像匹配的基本算法第54-61页
 §3.4 影像匹配的策略第61-66页
     ·基于LiDAR和初始方位元素几何约束第61-65页
     ·金字塔匹配策略第65页
     ·水域的排除第65-66页
 §3.5 实验一第66-68页
 §3.6 实验二第68-69页
 本章小结第69-70页
第4章 影像匹配点云与LiDAR点云配准第70-84页
 §4.1 迭代最临近点(ICP)算法第70-73页
 §4.2 影像匹配点云与LiDAR点云的配准方案第73页
 §4.3 ICP算法的退化第73-74页
 §4.4 LiDAR数据的组织第74-79页
 §4.5 实验与分析第79-82页
     ·KD-树组织LiDAR数据搜索实验第79页
     ·影像匹配点云与LiDAR点云配准实验第79-82页
 本章小结第82-84页
第5章 非常规摄影测量航空影像与LiDAR数据配准第84-100页
 §5.1 非常规配准方案第84-86页
     ·总体流程第84-85页
     ·立体像对密集匹配第85页
     ·单像空间后方交会第85-86页
 §5.2 机载LiDAR与航空影像处理系统第86-87页
 §5.3 配准模块第87-88页
 §5.4 配准实验一第88-92页
     ·实验数据第88-89页
     ·人工配准第89-90页
     ·自动配准中的密集匹配结果第90页
     ·点云配准结果第90-92页
 §5.5 配准实验二第92-93页
     ·实验数据第92-93页
     ·密集匹配结果第93页
     ·配准结果第93页
 §5.6 实验一与实验二结果分析第93-95页
 §5.7 配准实验三第95-98页
     ·实验数据第95-96页
     ·密集匹配结果第96页
     ·配准结果第96-98页
 本章小结第98-100页
第6章 常规摄影测量航空影像与LiDAR数据配准第100-116页
 §6.1 作业流程第100页
 §6.2 基于SIFT算子空中三角测量第100-102页
 §6.3 控制片密集匹配与点云配准第102-104页
 §6.4 总体实验第104-115页
     ·实验数据第104-105页
     ·预处理第105页
     ·基于SIFT算子空中三角测量第105-108页
     ·控制片密集匹配第108-110页
     ·配准结果第110-115页
 本章小结第115-116页
第7章 总结与展望第116-119页
 §7.1 主要工作第116-118页
 §7.2 研究展望第118-119页
参考文献第119-125页
攻读博士期间发表的论文和科研情况第125-127页
后记第127页

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