| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 注释表 | 第12-13页 |
| 缩略词 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 本文的研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 图像匹配辅助导航系统的使用与研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外图像匹配辅助导航系统的使用的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内图像匹配辅助导航系统的使用的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 OpenCV国内外使用和研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3.1 OpenCV概述 | 第17-18页 |
| 1.3.2 OpenCV的国内外研究与使用现状 | 第18-19页 |
| 1.4 GPU并行运算技术的国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4.1 并行计算技术的发展与现状 | 第19-20页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第20-22页 |
| 第二章 ORB图像特征提取与匹配算法研究 | 第22-40页 |
| 2.1 引言 | 第22页 |
| 2.2 ORB算法的原理简述 | 第22-25页 |
| 2.2.1 oFAST：带方向的FAST特征检测 | 第22-24页 |
| 2.2.2 rBRIEF：带旋转的BRIEF特征描述 | 第24-25页 |
| 2.3 改进ORB算法的实现描述 | 第25-30页 |
| 2.3.1 图像的尺度空间与高斯金字塔 | 第25-27页 |
| 2.3.2 改进的ORB算法 | 第27-30页 |
| 2.4 基于Hamming距离的ORB特征点匹配 | 第30-31页 |
| 2.5 实验与分析 | 第31-39页 |
| 2.5.1 实验环境 | 第31-32页 |
| 2.5.2 实验过程与结果分析 | 第32-39页 |
| 2.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 使用改进的RANSAC算法优化图像匹配结果 | 第40-48页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 对极几何与基础矩阵 | 第40-41页 |
| 3.3 RANSAC算法的研究现状 | 第41-44页 |
| 3.3.1 RANSAC算法原理 | 第41-42页 |
| 3.3.2 基础矩阵求解的一般方法 | 第42-43页 |
| 3.3.3 用八点法拟合基础矩阵 | 第43-44页 |
| 3.4 用改进的RANSAC算法拟合基础矩阵 | 第44-46页 |
| 3.4.1 哈希表与哈希查找 | 第44页 |
| 3.4.2 用RANSAC算法估计基础矩阵的步骤 | 第44-45页 |
| 3.4.3 基于预筛选的改进RANSAC算法描述 | 第45-46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于仿射变换的导航参数求解 | 第48-55页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 图像的二维变换分析 | 第48页 |
| 4.3 仿射变换的概述与分类 | 第48-49页 |
| 4.3.1 旋转变换 | 第48-49页 |
| 4.3.2 缩放变换 | 第49页 |
| 4.3.3 平移变换 | 第49页 |
| 4.4 仿射变换的导航参数推导 | 第49-50页 |
| 4.5 基于图像匹配结果解算出仿射变换矩阵 | 第50-51页 |
| 4.6 算法的仿真实现 | 第51-53页 |
| 4.7 实验结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于CUDA的图像匹配导航技术的研究 | 第55-75页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 基于GPU高性能运算技术概述 | 第55-57页 |
| 5.3 CUDA的体系架构 | 第57-59页 |
| 5.3.1 CUDA编程模型 | 第57-58页 |
| 5.3.2 CUDA执行模型 | 第58-59页 |
| 5.4 OpenCV与CUDA混合编程开发平台搭建 | 第59-60页 |
| 5.5 基于CUDA并行运算的改进ORB算法实现架构概述 | 第60-62页 |
| 5.6 基于CUDA并行运算的改进ORB算法实现描述 | 第62-67页 |
| 5.6.1 第一步：基于高斯金字塔构建尺度空间 | 第62-63页 |
| 5.6.2 第二步：检测尺度空间的极值 | 第63-64页 |
| 5.6.3 第三步：剔除不稳定的特征点 | 第64-65页 |
| 5.6.4 第四步：关键点方向的确定 | 第65-66页 |
| 5.6.5 第五步：计算关键点的特征描述 | 第66-67页 |
| 5.6.6 第六步：基于Hamming距离的ORB特征点匹配 | 第67页 |
| 5.7 实验过程与分析 | 第67-74页 |
| 5.7.1 试验环境 | 第68页 |
| 5.7.2 实验：GPU加速的量化评估分析 | 第68-70页 |
| 5.7.3 实验：五种不同的匹配方法的匹配耗时对比实验 | 第70-72页 |
| 5.7.4 实验：基于GPU加速与ORB图像匹配的导航技术 | 第72-74页 |
| 5.8 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第80页 |
