利用多条件约束的航空影像逐像素密集匹配算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 1. 绪论 | 第12-25页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·影像立体匹配技术及其研究现状 | 第13-22页 |
| ·立体匹配的基本概念 | 第13-14页 |
| ·立体匹配的理论基础 | 第14-15页 |
| ·立体匹配算法原理 | 第15-20页 |
| ·立体匹配算法的分类和评价 | 第20-22页 |
| ·相关研究机构和刊物 | 第22页 |
| ·研究内容与结构安排 | 第22-25页 |
| 2. 立体匹配相似性测度研究 | 第25-36页 |
| ·常用立体匹配相似性测度概述 | 第25-30页 |
| ·参数化相似性测度 | 第26-28页 |
| ·非参数化相似性测度 | 第28-30页 |
| ·基于互信息的匹配测度 | 第30-34页 |
| ·互信息的概念 | 第30-32页 |
| ·互信息测度的匹配原理 | 第32-34页 |
| ·实验结果与分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3. 计算机视觉领域的几种立体匹配方法研究 | 第36-57页 |
| ·本章匹配方法概述 | 第36页 |
| ·基于区域生长的匹配方法 | 第36-41页 |
| ·区域生长基本原理 | 第36-37页 |
| ·基于区域生长的立体匹配 | 第37页 |
| ·渐进区域生长立体匹配(PRPGM) | 第37-39页 |
| ·PRPGM的加速策略 | 第39-41页 |
| ·基于可靠点三角网的匹配方法 | 第41-44页 |
| ·逐步细化可靠点三角网的匹配 | 第41-43页 |
| ·贝叶斯后验估计匹配(ELAS) | 第43-44页 |
| ·半全局匹配方法 | 第44-47页 |
| ·分片连续的能量函数模型 | 第44-45页 |
| ·分片连续函数的半全局优化方法 | 第45-47页 |
| ·实验分析与结论 | 第47-55页 |
| ·实验一：基于区域生长的立体匹配 | 第47-51页 |
| ·实验二：基于可靠点三角网的匹配 | 第51-53页 |
| ·实验三：半全局立体匹配(SGM) | 第53-55页 |
| ·实验总结 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 4. 立体匹配后处理方法研究 | 第57-70页 |
| ·误匹配检测 | 第57-60页 |
| ·左右视差一致性检测 | 第57-59页 |
| ·误匹配碎片移除 | 第59-60页 |
| ·中值滤波 | 第60页 |
| ·基于区域生长的视差图黑洞填补 | 第60-61页 |
| ·像素级视差图内插 | 第61-64页 |
| ·整像素级视差图的问题 | 第61-63页 |
| ·亚像素级视差图内插方法 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-69页 |
| ·实验一：误匹配检测处理 | 第64-66页 |
| ·实验二：基于区域生长的视差图黑洞填补 | 第66-68页 |
| ·实验三：亚像素级视差图内插 | 第68-69页 |
| ·实验总结 | 第69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5. 纳入粗略DSM约束的航空影像逐像素密集匹配 | 第70-89页 |
| ·本章匹配方法概述 | 第70-72页 |
| ·基本思路和原则 | 第70-71页 |
| ·算法框架 | 第71-72页 |
| ·视差图和DSM的相互转换 | 第72-75页 |
| ·视差图和DSM的区别 | 第72-74页 |
| ·视差图转换为DSM | 第74-75页 |
| ·DSM转换为视差图 | 第75页 |
| ·初始视差图约束下航空影像分块匹配方法 | 第75-77页 |
| ·初始视差图约束下的逐像素密集匹配 | 第77-78页 |
| ·初始视差图分析和匹配方法选择 | 第77-78页 |
| ·初始视差图逐像素约束下的密集匹配 | 第78页 |
| ·实验结果与分析 | 第78-88页 |
| ·实验一：视差图信息熵分析 | 第79-82页 |
| ·实验二：影像块的逐像素密集匹配 | 第82-85页 |
| ·实验三：初始视差图逐像素约束下的匹配 | 第85-86页 |
| ·实验四：整幅航空影像匹配结果 | 第86-87页 |
| ·实验总结 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 6. 总结与展望 | 第89-92页 |
| ·总结 | 第89-90页 |
| ·展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的项目 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
