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基于多视图几何的无人机稠密点云生成关键技术研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第8-22页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
        1.1.1 研究背景第8-10页
        1.1.2 研究意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-19页
        1.2.1 基于图像的三维重建第11-13页
        1.2.2 图像特征提取与匹配第13-16页
        1.2.3 相机全局位置估计第16-17页
        1.2.4 多视立体重建第17-19页
        1.2.5 研究现状分析第19页
    1.3 论文的组织第19-22页
第二章 基于视觉词表检索的图像快速匹配方法第22-36页
    2.1 算法设计第22-23页
    2.2 基于视觉词汇表的图像检索第23-24页
    2.3 融合概略空间拓扑结构改进的视觉词汇表检索的图像快速匹配方法第24-33页
        2.3.1 融合GPU/CPU并行加速的分块SIFT特征提取算法第25-26页
        2.3.2 图像金字塔生成及稀疏特征提取第26页
        2.3.3 融合RouSTS改进的的视觉词汇表检索的图像相似度估计第26-32页
        2.3.4 多阶哈希匹配第32-33页
    2.4 实验第33-35页
        2.4.1 实验结果第33-34页
        2.4.2 结果分析第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于凸优化改进的相机全局位置估计方法第36-47页
    3.1 SfM及相机位姿估计分析第36-37页
    3.2 算法设计第37-38页
    3.3 基于极线约束的相对平移方向估计第38-41页
    3.4 基于凸优化的鲁棒性全局位置估计第41-43页
    3.5 实验第43-46页
        3.5.1 实验结果第43-46页
        3.5.2 结果分析第46页
    3.6 本章小结第46-47页
第四章 结合几何一致性的深度图多视立体重建算法第47-57页
    4.1 多视立体重建分析第47-48页
    4.2 结合几何一致性约束的深度图多视立体重建算法第48-52页
        4.2.1 几何一致性约束第48-50页
        4.2.2 几何及光学一致性联合优化的最优深度图生成第50-51页
        4.2.3 结合几何一致性约束滤波的深度图融合第51-52页
    4.3 实验第52-56页
        4.3.1 实验结果第52-56页
        4.3.2 结果分析第56页
    4.4 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
    5.1 论文总结第57-58页
        5.1.1 论文主要工作第57页
        5.1.2 创新点第57-58页
    5.2 不足与展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-65页
作者简历第65页

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